Dari Logika Algoritma ke Chip - Penerapan Sisi: Evolusi Deteksi Objek YOLO dan Praktik Rockchip

Berdiri di persimpangan jalan, Anda hanya perlu sekilas pandang agar otak Anda langsung memberi label pada segala sesuatu dalam bidang penglihatan Anda: bus merah itu sedang berhenti di stasiun, anak di trotoar sedang berlari, dan skuter pengantar makanan melaju kencang di samping. Reaksi yang hampir intuitif ini dulunya sangat sulit dipelajari oleh komputer. Sampai YOLO datang. You Only Look Once—pada saat sebuah gambar diambil, klasifikasi dan lokalisasi selesai secara bersamaan. Hal ini memungkinkan deteksi objek mengucapkan selamat tinggal pada pencarian yang melelahkan dan, seperti intuisi manusia, benar-benar menganugerahkan mesin dengan esensi pemikiran waktu nyata.

Sebelum lahirnya YOLO, bidang penglihatan komputer telah lama didominasi oleh arsitektur dua tahap. Dulu, untuk mendeteksi suatu objek, sebuah algoritma pertama-tama harus mengekstrak ribuan usulan wilayah, lalu mengklasifikasikannya satu per satu. Kejeniusan YOLO terletak pada kenyataan bahwa ia sepenuhnya membalikkan proses "usulan-kemudian-verifikasi" yang rumit ini dan merekonstruksi deteksi objek dari tugas klasifikasi menjadi masalah regresi end-to-end.

Saat Anda memasukkan gambar ke dalam jaringan YOLO, ia memotong simpul Gordian dengan langsung membagi gambar menjadi grid S*S. Setiap grid bukan hanya irisan gambar, tetapi juga titik fitur dalam tensor keluaran jaringan.

Prediksi Tensor Terintegrasi: Setiap grid secara langsung memprediksi informasi koordinat (x, y, w, h) dari beberapa kotak pembatas, serta skor kepercayaan yang menunjukkan apakah suatu objek ada di sini.

Klasifikasi dan Lokalisasi Paralel: Sambil memprediksi koordinat, setiap grid juga menghitung serangkaian probabilitas kelas. Ini berarti bahwa lokalisasi dan klasifikasi diselesaikan secara paralel penuh dalam keluaran lapisan jaringan saraf yang sama.

Penggabungan Fitur Global: Berkat desain end-to-end jaringan, ia memiliki akses ke informasi global dari seluruh gambar saat membuat keputusan. Dibandingkan dengan algoritma tradisional yang hanya berfokus pada usulan wilayah lokal, "pandangan besar" YOLO memungkinkan untuk mengidentifikasi noise latar belakang secara lebih akurat, sehingga kecil kemungkinan salah mengklasifikasikan awan berbentuk tidak beraturan sebagai burung.

Banyak orang berpikir AI itu jauh, tetapi jujur, YOLO telah lama "bersaing ketat" di sudut-sudut yang tidak terlihat oleh kita.

Situs Konstruksi Cerdas: Di lokasi konstruksi terowongan yang dipenuhi debu atau dengan pencahayaan yang sangat buruk, YOLOv9 menunjukkan kemampuan ekstraksi fitur yang sangat kuat.

Deteksi Kepatuhan Perilaku: Ia tidak hanya dapat mengidentifikasi ada atau tidaknya helm keselamatan dan rompi reflektif, tetapi juga menentukan apakah benda-benda tersebut dikenakan dengan benar (misalnya, apakah tali helm dikencangkan, atau ritsleting terpasang sepenuhnya) melalui fitur-fitur terperinci.

Pemrosesan Konkurensi Tinggi: Mendukung deteksi waktu nyata skala besar lebih dari 50 orang per bingkai. Dikombinasikan dengan teknologi pencitraan inframerah, ia mewujudkan lompatan dari "pemantauan manual" ke "peringatan dini otomatis 24/7".

Tata Kelola Perkotaan: Skenario manajemen perkotaan dan tata kelola komprehensif memberlakukan persyaratan tinggi pada kemampuan anti-interferensi algoritma.

Tata Kelola Statis: Dengan menggabungkan perbandingan gambar historis dan segmentasi semantik, sistem dapat secara akurat mengidentifikasi struktur ilegal yang baru dibangun, penumpukan sampah atau pendudukan jalan untuk bisnis, dan bahkan secara otomatis mengukur luas dan volume pelanggaran.

Keamanan Dinamis: Berdasarkan pengenalan pose (OpenPose/YOLO-Pose), sistem dapat secara sensitif menangkap perilaku abnormal seperti "orang jatuh ke tanah" dan terhubung dengan sistem medis darurat. Di kerumunan padat, ia menggunakan algoritma pengelompokan kepadatan (DBSCAN) untuk memantau kepadatan kerumunan secara real time dan mencegah risiko desak-desakan.

Inspeksi Daya: Fusi Multimodal di area berisiko tinggi seperti terowongan kabel bawah tanah atau menara transmisi tegangan tinggi: Dengan menggabungkan awan titik lidar dan pencitraan termal inframerah, ia dapat melakukan deteksi non-kontak pemanasan abnormal transformator, arus bocor penangkal petir atau kemiringan menara (dengan akurasi 0,1°) dari jarak 30 meter.

Penilaian Cacat Otomatis: Untuk bahaya tersembunyi kecil seperti kerusakan kabel dan korosi braket, akurasi pengenalan melebihi 92%, yang sangat meningkatkan efisiensi pengoperasian dan pemeliharaan serta memastikan keselamatan personel.

Pencegahan Kebakaran Hutan: Untuk deteksi asap dan api berskala besar dan berbentuk tidak beraturan, YOLO menunjukkan kemampuan respons yang sangat cepat.

Identifikasi Asap dan Api yang Akurat: Menggabungkan fitur gambar dan data radiasi termal, ia dapat membedakan kebakaran hutan, api unggun, atau pembakaran lahan pertanian dalam waktu 2 detik, dengan kemampuan anti-interferensi yang sangat kuat terhadap bayangan awan dan vegetasi.

Kesadaran Situasi: Mengintegrasikan informasi geografis GIS dan model hutan acak, sistem tidak hanya dapat mendeteksi api, tetapi juga memprediksi tren penyebaran berdasarkan kecepatan angin dan medan, menyediakan peta visual untuk penjadwalan di lokasi.

Optimasi Daya Komputasi Tertinggi untuk RK3588/RK3576

Jujur, benchmarking pada kartu grafis hanyalah pemanasan. Apa yang benar-benar memungkinkan YOLO untuk diterapkan dan diimplementasikan adalah memindahkannya ke SoC seukuran chip seperti RK3588 atau RK3576 dari Rockchip. Ini bukan hanya migrasi kode sederhana, tetapi "eksploitasi ekstrem" dari daya komputasi, bandwidth, dan memori. Untuk mencapai deteksi objek tingkat milidetik pada platform SoC ini, langkah-langkah berikut biasanya diperlukan:

"Terjemahkan" Model: NPU (Neural Processing Unit) chip memiliki spesifikasi sendiri dan tidak dapat menafsirkan file pelatihan .pt asli PyTorch. Menggunakan RKNN-Toolkit2, model dikonversi ke format ONNX, kemudian dibongkar dan direkonstruksi menjadi format .rknn yang dapat dipahami chip—menyaksikan operator kompleks diatur ulang ke dalam jalur komputasi yang disukai oleh NPU.

"Perampingan" melalui Kompresi: Model FP32 (floating-point 32-bit) asli memiliki sejumlah besar parameter, yang membebani bandwidth dan penyimpanan chip tertanam. Algoritma kuantisasi mengompresi bobot dan aktivasi dari 32-bit menjadi 8-bit, mengurangi penggunaan memori hingga 75%. Ini tidak hanya meringankan tekanan bandwidth DDR tetapi juga secara efektif menurunkan konsumsi daya komputasi.

Optimasi "Transfer Data": Bahkan jika modelnya cukup cepat, NPU masih akan "menganggur" jika CPU sibuk memindahkan aliran video dalam memori. Untuk menghindari pemborosan satu milidetik, teknologi zero-copy DMA-BUF digunakan untuk mengaktifkan berbagi data aliran video dalam memori video di antara ISP, GPU, dan NPU, sepenuhnya menghilangkan overhead salinan CPU. Dikombinasikan dengan logika paralel untuk inferensi asinkron, bingkai berikutnya sudah diantrekan untuk diproses sementara bingkai saat ini masih menjalani operasi konvolusi. Koordinasi yang mulus inilah yang memungkinkan aliran video waktu nyata berjalan lancar di chip.

Versi YOLO Mana yang Menjadi "Pilihan Utama" Anda?

Saat menerapkan pada perangkat tertanam, pilihan versi tidak hanya tentang "mengejar yang terbaru"; sebagai gantinya, ia memerlukan penyeimbangan overhead daya komputasi, kompatibilitas operator, dan persyaratan akurasi dari tugas tertentu.