Dalla Logica dell'Algoritmo al Chip - Distribuzione sul lato: L'Evoluzione del Rilevamento Oggetti YOLO e la Pratica di Rockchip

Stando in piedi a un bivio, basta solo uno sguardo fugace perché il vostro cervello etichetti immediatamente tutto nel vostro campo visivo: quell'autobus rosso sta arrivando alla stazione,il bambino sul marciapiede sta correndoQuesta reazione quasi intuitiva era una volta estremamente difficile da imparare per i computer.Si guarda solo una volta, nel momento in cui un'immagine viene catturata.Il sistema di rilevamento degli oggetti ha permesso di dire addio a ricerche esaustive e, proprio come l'intuizione umana, ha permesso di rilevare oggetti che non sono stati identificati.macchine veramente dotate dell'essenza del pensiero in tempo reale.

Prima della nascita di YOLO, il campo della visione computerizzata era stato a lungo dominato dall'architettura a due fasi.un algoritmo ha dovuto prima estrarre migliaia di proposte di regione, e poi classificarli uno per uno. The genius of YOLO lies in that it completely overturned this cumbersome "proposal-then-verification" process and reconstructed object detection from a classification task into an end-to-end regression problem.

Quando inserisci un'immagine nella rete YOLO, taglia il nodo gordiano dividendo direttamente l'immagine in una griglia S*S.ma anche un punto caratteristico nel tensore di uscita della rete.

Prediczione del tensore integrato: Ogni griglia prevede direttamente le informazioni sulle coordinate (x, y, w, h) di più caselle di delimitazione, nonché un punteggio di confidenza che indica se un oggetto è presente qui.

Classificazione e localizzazione parallele: Mentre predice le coordinate, ogni griglia calcola anche un insieme di probabilità di classe.Questo significa che la localizzazione e la classificazione sono completate in modo completamente parallelo all'interno dell'uscita dello stesso livello della rete neurale.

Accoppiamento globale delle caratteristiche: Grazie alla progettazione end-to-end della rete, ha accesso alle informazioni globali dell'intera immagine quando prende decisioni.Rispetto agli algoritmi tradizionali che si concentrano solo sulle proposte di regioni locali, la "vista di grande immagine" di YOLO permette di identificare con maggiore precisione il rumore di fondo, riducendo le probabilità di classificare erroneamente le nuvole di forma irregolare come uccelli.

Molte persone pensano che l'IA sia lontana, ma onestamente, YOLO è da tempo "in competizione feroce" in angoli invisibili a noi.

Sito di costruzione intelligente: Nei cantieri di gallerie pieni di polvere o con una scarsa illuminazione, YOLOv9 dimostra un'estrema capacità di estrazione delle caratteristiche.

Determinazione della conformità comportamentale: può non solo identificare la presenza o l'assenza di caschi di sicurezza e giubbotti riflettenti, ma anche determinare se sono indossati correttamente (ad esempio, se la cinghia del casco è fissata,o la cerniera è completamente chiusa) attraverso caratteristiche dettagliate.

Processing ad alta convergenza: supporta il rilevamento su larga scala in tempo reale di oltre 50 persone per fotogramma.

Governance urbana: la gestione urbana e gli scenari di governance globale impongono elevati requisiti alla capacità anti-interferenza degli algoritmi.

Governance statica: combinando il confronto storico delle immagini e la segmentazione semantica, il sistema può identificare con precisione le strutture illegali di nuova costruzione, l'accumulo di rifiuti o l'occupazione delle strade per le imprese,e persino quantificare automaticamente la superficie e il volume delle violazioni.

Sicurezza dinamica: basato sul riconoscimento delle pose (OpenPose/YOLO-Pose), il sistema può catturare sensibilmente comportamenti anormali come "persona che cade a terra" e collegarsi con i sistemi medici di emergenza.,utilizza l'algoritmo di clustering della densità (DBSCAN) per monitorare la densità della folla in tempo reale e prevenire i rischi di stampata.

Ispezione della potenza:Fusione multimodalein aree ad alto rischio, come gallerie sotterranee o torri di trasmissione ad alta tensione: mediante fusione di nuvole di punti lidar e imaging termico a infrarossi,può effettuare il rilevamento senza contatto di riscaldamento anormale del trasformatore, corrente di perdite dell'arrestatore o inclinazione della torre (con una precisione di 0,1°) da una distanza di 30 metri.

Giudizio automatico dei difetti: Per i minori pericoli nascosti quali danni ai cavi e corrosione delle staffe, la precisione di riconoscimento supera il 92%, il che migliora notevolmente l'efficienza di funzionamento e manutenzione e garantisce la sicurezza del personale.

Prevenzione degli incendi boschivi: per il rilevamento di fumo e fuoco su grandi superfici a forma irregolare, YOLO dimostra una capacità di risposta ultra-veloce.

Identificazione accurata del fumo e del fuoco: Combinando le caratteristiche di immagine e i dati relativi alla radiazione termica, è in grado di distinguere incendi boschivi, fuochi di campo o terreni agricoli in fiamme in 2 secondi,con una capacità anti-interferenza estremamente elevata contro nuvole e ombre di vegetazione.

Consapevolezza della situazione: integrando le informazioni geografiche GIS e il modello forestale casuale, il sistema può non solo rilevare gli incendi, ma anche prevedere la tendenza di diffusione in base alla velocità del vento e al terreno,fornire mappe visive per la pianificazione in loco.

Ottimizzazione della potenza di calcolo per RK3588/RK3576

Onestamente, il benchmarking su una scheda grafica è solo un riscaldamento.Non si tratta solo di una semplice migrazione di codice.Per ottenere il rilevamento di oggetti a livello di millisecondi su queste piattaforme SoC, in genere sono richiesti i seguenti passaggi:

"Tradurre" il modello:Il chip NPU (Neural Processing Unit) ha le sue specifiche e non può interpretare i file di formazione nativi.pt di PyTorch.poi smontato e ricostruito nel.rknn formato che il chip può capire osservando gli operatori complessi essere riorganizzati nei percorsi di calcolo preferiti dall'NPU.

"Slim Down" tramite compressione: I modelli nativi FP32 (32-bit floating-point) hanno un numero enorme di parametri, che impongono un pesante onere alla larghezza di banda e allo spazio di archiviazione dei chip incorporati.Gli algoritmi di quantizzazione comprimono pesi e attivazioni da 32 bit a 8 bitQuesto non solo allevia la pressione sulla larghezza di banda DDR, ma riduce anche efficacemente il consumo di potenza di calcolo.

Ottimizzazione del trasferimento dei datiAnche se il modello è abbastanza veloce, la NPU rimarrà "inattivo" se la CPU è impegnata a spostare i flussi video in memoria.La tecnologia a copia zero DMA-BUF viene utilizzata per consentire la condivisione dei dati di flusso video nella memoria video tra gli ISPCombinato con la logica parallela per l'inferenza asincrona,la cornice successiva è già in coda per l'elaborazione mentre la cornice corrente è ancora sottoposta a operazioni di convoluzioneQuesto coordinamento senza soluzione di continuità è ciò che consente ai flussi video in tempo reale di funzionare senza intoppi sul chip.

Quale versione di YOLO preferisci?

La scelta della versione non si limita a "inseguire l'ultima generazione", ma richiede invece di bilanciare la potenza di calcolo, la compatibilità con l'operatore,e i requisiti di accuratezza di compiti specifici.