アルゴリズムロジックからチップサイドへの展開：YOLOオブジェクト検出とRockchipの実践の進化

交差点に立っていると 脳が瞬時に 視野に映る全てのものを 標識するだけで十分です 赤いバスが駅に 向かっています歩道上の子供が走っているこの直感的な反応は かつてはコンピューターが学ぼうと 難しいものでした.YOLOが登場するまでです.画像が撮られた瞬間対象検知が 徹底的な検索に別れを告げるようになり 人間の直感と同様にリアルタイム思考の本質を持つ機械です.

YOLOが誕生する前は コンピュータービジョンの分野は 2段階構造で 長い間支配されていましたアルゴリズムが最初に数千の地域提案を抽出しなければならなかったそしてそれらを一つずつ分類します 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.

画像をS*S格子に分割することで,ゴルジアヌードを切断します.ネットワークの出力テンソーの特徴ポイントです.

統合テンソール予測:各グリッドは複数の境界ボックスの座標情報 (x,y,w,h) を直接予測し,ここに物体が存在するかどうかを示す信頼度スコアも与えます.

平行分類と位置付け:座標を予測する一方で,各グリッドはクラス確率のセットも計算します.これは,同じ層のニューラルネットワークの出力内に完全に並行して完成することを意味します..

グローバル・フィーチャー・カップリング: ネットワークの端から端までの設計のおかげで,意思決定をする際には画像全体のグローバル情報にアクセスできます.地元地域の提案だけに焦点を当てた従来のアルゴリズムと比較して円筒印章の"大きな画像"は 背景ノイズを より正確に識別し 不規則な形状の雲を 鳥と間違って分類する 可能性が低くなっています

多くの人はAIは遠くにあると考えますが 正直なところ YOLOは長い間 私たちに見えないコーナーで 激しく競争してきました

スマート 建設 サイト: 砂塵に満ちたトンネル建設現場や照明が非常に悪い場合,YOLOv9は非常に強力な特徴抽出能力を示しています.

行動による適合の検出: 安全ヘルメットや反射ベストの存在と不在を特定するだけでなく,適切に着用されているかどうかを判断できます (例えば,ヘルメットベルトが固定されているか,詳細な特徴を介して.

高コンバランス処理: フレームあたり50人以上をリアルタイムで検出できる.赤外線画像技術と組み合わせると",手動監視"から"24/7自動早期警告"への飛躍を実現する.

都市統治: 都市管理と包括的なガバナンスシナリオは,アルゴリズムの反干渉能力に高い要求を課しています.

静的ガバナンス: 歴史的な画像の比較とセマンティックセグメンテーションを組み合わせることで,新築の違法建築物,ゴミの蓄積やビジネス用道路の占拠を正確に特定できます.違反の面積と規模を自動的に量化します.

ダイナミック セキュリティ: ポーズ認識 (OpenPose/YOLO-Pose) をベースに,このシステムは"地面に落ちる人"のような異常な行動を感知し,緊急医療システムとリンクすることができます.,密度クラスタリングアルゴリズム (DBSCAN) を使用して,リアルタイムで人群密度を監視し,暴走リスクを防ぎます.

電力検査:多様性融合地下ケーブルトンネルや高電圧伝送塔などの高リスク地域では,リダールポイントクラウドと赤外線熱画像を融合することで,トランスフォーマー異常加熱の非接触検出を行うことができます.30m からの距離から (精度0.1°) arrester の流出電流や塔の傾斜

欠陥の自動判断: ケーブル損傷やブレーキットの腐食などの軽微な隠れた危険については,認識精度は92%を超え,運用と保守の効率を大幅に向上させ,職員の安全を確保します.

森林火災対策: YOLOは,広範囲で不規則な形状の煙と火災を検知するために,超高速に対応する能力を示しています.

煙 と 火 の 正確 な 識別: 画像機能と熱放射線データを組み合わせて 2秒以内に 野火やキャンプ火や農地の燃焼を識別できます雲や植物の影に対して非常に強力な反干渉能力.

状況 を 認識 する: GISの地理情報とランダムな森林モデルを統合することで システムでは火災を検出するだけでなく 風速や地形に基づいて 蔓延傾向を予測できます現地でのスケジューリングのための視覚的な地図を提供.

RK3588/RK3576のための究極のコンピューティングパワー最適化

グラフィックカードのベンチマークは単にウォームアップに過ぎません. YOLOを実際に展開し実装できるのは, RockchipのRK3588やRK3576のようなチップサイズの SoCに移植することです.これは単なるコード移行ではありませんこのSoCプラットフォームでミリ秒レベルのオブジェクト検出を達成するには,通常,次のステップが必要です:

モデルを"翻訳"する:チップのNPU (Neural Processing Unit) は独自の仕様があり,PyTorchのネイティブ.pt トレーニングファイルを解釈することはできません. RKNN-Toolkit2 を使用して,モデルはONNX形式に変換されます.解体して再構築して複雑なオペレータがNPUが好む計算経路に再編成されるのを観察します.

圧縮によって"痩せ":ネイティブのFP32 (32ビット浮動点) モデルは膨大な数のパラメータを有し,組み込みチップの帯域幅とストレージに重い負担をかけています.量子化アルゴリズムは32ビットから8ビットまでの重量とアクティベーションを圧縮するDDR の帯域幅圧力を軽減するだけでなく,計算電力消費を効果的に削減します.

"データ転送"の最適化: モデルが十分速いとしても,CPUがメモリにビデオストリームを移動するときに NPUはまだ"無効"になります.DMA-BUFゼロコピー技術は,ISP間でビデオメモリでビデオストリームデータの共有を可能にするために使用されます.CPUのコピーオーバーヘッドを完全に排除する.次のフレームは既に処理のキューに並んでいるが,現在のフレームはまだ収束操作を受けているこのシームレスな調整により リアルタイムビデオストリームが チップ上でスムーズに実行できます

ユロ の どの バージョン を 選ぶ の でしょ う か

組み込みデバイスに展開する際には バージョンの選択は単に "最新のものを追い求める"ことではなく,特定のタスクの正確性要件.