Von Algorithmuslogik zum Chip - Seitliche Bereitstellung: Die Entwicklung der YOLO-Objekterkennung und die Praxis von Rockchip

An einem Scheideweg stehend, genügt ein flüchtiger Blick, damit Ihr Gehirn alles in Ihrem Blickfeld sofort benennt: Der rote Bus fährt in die Station ein, das Kind auf dem Bürgersteig rennt und ein Essensroller saust an der Seite vorbei. Diese fast intuitive Reaktion war für Computer einst extrem schwer zu erlernen. Bis YOLO kam. You Only Look Once – in dem Moment, in dem ein Bild aufgenommen wird, werden Klassifizierung und Lokalisierung gleichzeitig abgeschlossen. Es ermöglichte der Objekterkennung, sich von erschöpfenden Suchvorgängen zu verabschieden und Maschinen, genau wie die menschliche Intuition, wirklich mit dem Wesen des Echtzeitdenkens auszustatten.

Vor der Geburt von YOLO wurde das Gebiet der Computer Vision lange von der Zwei-Stufen-Architektur dominiert. Damals musste ein Algorithmus, um ein Objekt zu erkennen, zunächst Tausende von Regionenvorschlägen extrahieren und diese dann einzeln klassifizieren. Der Geniestreich von YOLO liegt darin, dass es diesen umständlichen "Vorschlag-dann-Verifizierung"-Prozess komplett umkehrte und die Objekterkennung von einer Klassifizierungsaufgabe in ein End-to-End-Regressionsproblem umwandelte.

Wenn Sie ein Bild in das YOLO-Netzwerk eingeben, durchtrennt es den gordischen Knoten, indem es das Bild direkt in ein S*S-Raster aufteilt. Jedes Raster ist nicht nur ein Ausschnitt des Bildes, sondern auch ein Merkmalsvektor im Netzwerkausgabetensor.

Integrierte Tensor-Vorhersage: Jedes Raster sagt direkt die Koordinateninformationen (x, y, w, h) mehrerer Begrenzungsrahmen sowie einen Konfidenzwert voraus, der angibt, ob hier ein Objekt vorhanden ist.

Parallele Klassifizierung und Lokalisierung: Während der Vorhersage von Koordinaten berechnet jedes Raster auch eine Reihe von Klassenwahrscheinlichkeiten. Dies bedeutet, dass Lokalisierung und Klassifizierung vollständig parallel innerhalb der Ausgabe derselben Schicht des neuronalen Netzwerks abgeschlossen werden.

Globale Merkmalskopplung: Dank des End-to-End-Designs des Netzwerks hat es beim Treffen von Entscheidungen Zugriff auf die globalen Informationen des gesamten Bildes. Im Vergleich zu traditionellen Algorithmen, die sich nur auf lokale Regionenvorschläge konzentrieren, ermöglicht YOLO's "Gesamtansicht" die genauere Identifizierung von Hintergrundrauschen, wodurch es weniger wahrscheinlich ist, unregelmäßig geformte Wolken als Vögel falsch zu klassifizieren.

Viele Leute denken, KI sei weit entfernt, aber ehrlich gesagt, YOLO "konkurriert" schon lange in Ecken, die wir nicht sehen.

Intelligente Baustellen: Auf Tunnelbaustellen, die mit Staub gefüllt sind oder extrem schlechte Lichtverhältnisse aufweisen, zeigt YOLOv9 extrem starke Merkmalsextraktionsfähigkeiten.

Verhaltenskonformitätsdetektion: Es kann nicht nur das Vorhandensein oder Fehlen von Schutzhelmen und Warnwesten erkennen, sondern auch anhand detaillierter Merkmale feststellen, ob diese richtig getragen werden (z. B. ob der Helmriemen befestigt oder der Reißverschluss vollständig geschlossen ist).

Hochparallele Verarbeitung: Es unterstützt die groß angelegte Echtzeiterkennung von über 50 Personen pro Frame. In Kombination mit der Infrarotbildgebungstechnologie realisiert es den Sprung von der "manuellen Überwachung" zur "24/7-automatischen Frühwarnung".

Stadtverwaltung: Szenarien der Stadtverwaltung und umfassenden Governance stellen hohe Anforderungen an die Störfestigkeit von Algorithmen.

Statische Governance: Durch die Kombination von historischen Bildvergleichen und semantischer Segmentierung kann das System neu gebaute illegale Strukturen, Müllansammlungen oder Straßenbesetzungen für Unternehmen genau identifizieren und sogar die Fläche und das Volumen von Verstößen automatisch quantifizieren.

Dynamische Sicherheit: Basierend auf der Pose-Erkennung (OpenPose/YOLO-Pose) kann das System anomales Verhalten wie "Person fällt zu Boden" sensibel erfassen und mit Notfallmedizinsystemen verknüpfen. In dichten Menschenmengen verwendet es einen Dichteklusteralgorithmus (DBSCAN), um die Menschenmenge in Echtzeit zu überwachen und Risiken durch Massenpanik zu verhindern.

Leistungsinspektion: Multimodale Fusion in Hochrisikobereichen wie unterirdischen Kabeltunneln oder Hochspannungsleitungen: Durch die Fusion von Lidar-Punktwolken und Infrarot-Wärmebildgebung kann es aus einer Entfernung von 30 Metern eine berührungslose Erkennung von Transformator-Fehlheizung, Ableitstrom von Blitzableitern oder Turmneigung (mit einer Genauigkeit von 0,1°) durchführen.

Automatische Fehlerbeurteilung: Bei kleineren versteckten Gefahren wie Kabelschäden und Halterungskorrosion übersteigt die Erkennungsgenauigkeit 92 %, was die Betriebs- und Wartungseffizienz erheblich verbessert und die Personensicherheit gewährleistet.

Waldbrandverhütung: Für großflächige, unregelmäßig geformte Rauch- und Branderkennung zeigt YOLO eine ultraschnelle Reaktionsfähigkeit.

Genaue Rauch- und Branderkennung: Durch die Kombination von Bildmerkmalen und Wärmestrahlungsdaten kann es innerhalb von 2 Sekunden Waldbrände, Lagerfeuer oder Feldbrand von Wolken und Vegetationsschatten mit extrem starker Störfestigkeit unterscheiden.

Situationsbewusstsein: Durch die Integration von GIS-Geoinformationen und einem Random-Forest-Modell kann das System nicht nur Brände erkennen, sondern auch die Ausbreitungstendenz basierend auf Windgeschwindigkeit und Gelände vorhersagen und visuelle Karten für die Einsatzplanung bereitstellen.

Ultimative Rechenleistungsoptimierung für RK3588/RK3576

Ehrlich gesagt, Benchmarking auf einer Grafikkarte ist nur ein Aufwärmen. Was YOLO wirklich in die Lage versetzt, eingesetzt und implementiert zu werden, ist die Portierung in Chip-basierte SoCs wie Rockchips RK3588 oder RK3576. Dies ist nicht nur eine einfache Code-Migration, sondern eine "extreme Ausnutzung" von Rechenleistung, Bandbreite und Speicher. Um die Objekterkennung auf Millisekunden-Ebene auf diesen SoC-Plattformen zu erreichen, sind typischerweise die folgenden Schritte erforderlich:

Das Modell "übersetzen": Der NPU (Neural Processing Unit) des Chips hat seine eigenen Spezifikationen und kann die nativen .pt-Trainingsdateien von PyTorch nicht interpretieren. Mit dem RKNN-Toolkit2 wird das Modell in das ONNX-Format konvertiert, dann zerlegt und in das .rknn-Format rekonstruiert, das der Chip verstehen kann – komplexe Operatoren werden in die vom NPU bevorzugten Berechnungspfade umgeordnet.

"Verschlanken" durch Komprimierung: Native FP32 (32-Bit-Gleitkomma)-Modelle haben eine enorme Anzahl von Parametern, was die Bandbreite und den Speicher von eingebetteten Chips stark belastet. Quantisierungsalgorithmen komprimieren Gewichte und Aktivierungen von 32 Bit auf 8 Bit und reduzieren so die Speichernutzung um volle 75 %. Dies entlastet nicht nur die DDR-Bandbreite, sondern senkt auch effektiv den Stromverbrauch.

Optimierung der "Datenübertragung": Selbst wenn das Modell schnell genug ist, "sitzt" der NPU immer noch "untätig", wenn die CPU damit beschäftigt ist, Videoströme im Speicher zu verschieben. Um keine einzige Millisekunde zu verschwenden, wird die DMA-BUF-Zero-Copy-Technologie verwendet, um die gemeinsame Nutzung von Videostream-Daten im Videospeicher zwischen ISP, GPU und NPU zu ermöglichen und den CPU-Kopieraufwand vollständig zu eliminieren. In Kombination mit der parallelen Logik für asynchrone Inferenz wird der nächste Frame bereits für die Verarbeitung in die Warteschlange gestellt, während der aktuelle Frame noch Konvolutionsoperationen durchläuft. Diese nahtlose Koordination ermöglicht es, dass Echtzeit-Videoströme reibungslos auf dem Chip laufen.

Welche YOLO-Version ist Ihre "Go-to-Wahl"?

Bei der Bereitstellung auf eingebetteten Geräten geht es bei der Wahl der Version nicht einfach darum, "dem Neuesten nachzujagen"; stattdessen ist es erforderlich, Rechenleistungsaufwand, Operator-Kompatibilität und die Genauigkeitsanforderungen spezifischer Aufgaben auszugleichen.