알고리즘 로직에서 칩 측면 배포까지: YOLO 객체 감지 및 Rockchip의 실천의 진화

교차로에 서 있을 때, 뇌가 시야의 모든 것을 즉시 표시하기 위해 단 한 번만 바라보는 것만으로도 충분합니다.산책로에 있는 아이가 달리고 있다이 거의 직관적인 반응은 컴퓨터가 배우기 매우 어려웠던 시절이었습니다. YOLO가 등장하기 전까지만 해도요.한 번만 보죠. 사진이 찍힌 순간., 분류와 현지화는 동시에 완료됩니다. 그것은 객체 탐지실제 시간적 사고의 본질을 가진 진정한 기계.

YOLO가 탄생하기 전에 컴퓨터 비전 분야는 오랫동안 2단계 구조로 지배되어 있었습니다.알고리즘은 먼저 수천 개의 지역 제안을 추출해야 했습니다., 그리고 하나씩 분류합니다. 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.

YOLO 네트워크에 이미지를 입력할 때, 그것은 직접 S*S 격자로 이미지를 나누면서 고르디안 노드를 자릅니다.또한 네트워크 출력 텐서에서 특징 포인트입니다.

통합 텐서 예측: 각 그리드는 여러 경계 박스의 좌표 정보를 (x, y, w, h) 직접 예측하고, 여기에 객체가 있는지 여부를 나타내는 신뢰도 점수를 제공합니다.

평행 분류 및 위치: 좌표를 예측하는 동안, 각 그리드는 또한 클래스 확률의 집합을 계산합니다.이것은 지역화와 분류가 신경 네트워크의 동일한 계층의 출력 내에서 완전히 병렬 방식으로 완료된다는 것을 의미합니다..

글로벌 특징 결합: 네트워크의 끝에서 끝까지의 설계 덕분에 결정할 때 전체 이미지의 글로벌 정보에 액세스 할 수 있습니다.지역 지역 제안에만 초점을 맞춘 전통적인 알고리즘과 비교하면, YOLO의 이러한 "큰 그림 뷰"는 배경 소음을 더 정확하게 식별 할 수있게 해 불규칙한 모양의 구름을 새로 잘못 분류 할 가능성이 적습니다.

많은 사람들이 인공지능이 멀리 떨어져 있다고 생각하지만 솔직히 말해서 YOLO는 오랫동안 우리 눈에 보이지 않는 코너에서 "열렬하게 경쟁"해 왔습니다.

스마트 건설 현장: 먼지가 가득한 터널 건설 현장이나 극도로 열악한 조명 상태에서 YOLOv9는 매우 강력한 특징 추출 능력을 보여줍니다.

행동 준수 검출: 안전 헬멧과 반사용 베스트의 존재 또는 부재뿐만 아니라 적절한 착용 여부를 결정할 수 있습니다. (예를 들어 헬멧 벨트가 고정되어 있는지,또는 지퍼는 완전히 지퍼) 를 통해 상세한 특징.

높은 동화 처리: 프레임 당 50명 이상의 대규모 실시간 탐지를 지원합니다. 적외선 영상 기술과 결합하여 "수동 모니터링"에서 "24/7 자동 조기 경고"로 도약합니다.

도시 통치: 도시 관리와 포괄적인 거버넌스 시나리오는 알고리즘의 간섭 방지 능력에 높은 요구 사항을 부과합니다.

정적 지배: 역사적인 이미지 비교와 의미적인 세분화를 결합함으로써, 시스템은 새로 건설된 불법 건축물, 쓰레기 축적 또는 사업을 위한 도로 점유를 정확하게 식별할 수 있습니다.그리고 심지어 자동으로 위반의 면적과 양을 정량화.

역동적 보안: 자세 인식 (OpenPose/YOLO-Pose) 을 기반으로, 이 시스템은 "지상에 떨어지는 사람"과 같은 비정상적인 행동을 민감하게 감지하고 응급 의료 시스템과 연결할 수 있습니다.,밀도 클러스터링 알고리즘 (DBSCAN) 을 사용하여 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하고 스탬프 위험을 예방합니다.

전력 검사:멀티모델 퓨전지하 케이블 터널이나 고전압 송신탑과 같은 고위험지역에서: 리더 포인트 클라우드와 적외선 열영상을 융합하여그것은 트랜스포머 이상 난방의 비접촉 검출을 수행 할 수 있습니다., arrester 누출 전류 또는 타워 기울기 (정밀도 0.1°) 30 미터 거리에서.

자동 결함 판단: 케이블 손상 및 브래킷 부식과 같은 작은 숨겨진 위험의 경우 인식 정확도는 92%를 초과하여 운영 및 유지 보수 효율성을 크게 향상시키고 인력 안전을 보장합니다.

산불 예방: 큰 영역, 불규칙한 모양의 연기와 화재 검출을 위해, YOLO는 초고속 반응 능력을 보여줍니다.

연기와 불 을 정확하게 식별 하는 것: 이미지 기능과 열 방사선 데이터를 결합하여 2초 이내에 산불, 캠프 불 또는 농지 화상을 구별 할 수 있습니다.구름과 식물 그림자에 대한 매우 강력한 반 간섭 능력.

상황 의 인식: GIS 지리적 정보와 무작위 숲 모델을 통합하여, 시스템은 화재를 감지할 뿐만 아니라 바람 속도와 지형에 따라 확산 추세를 예측할 수 있습니다.현장 스케줄링을 위한 시각적 지도 제공.

RK3588/RK3576에 대한 궁극적인 컴퓨팅 전력 최적화

솔직히 그래픽 카드의 벤치마킹은 단지 열기입니다. 실제로 YOLO를 배포하고 구현하는 것은 Rockchip의 RK3588 또는 RK3576과 같은 칩 크기의 SoC로 포팅하는 것입니다.이것은 단순한 코드 마이그레이션이 아닙니다., 그러나 컴퓨팅 전력, 대역폭 및 메모리의 "극한 착취"입니다. 이러한 SoC 플랫폼에서 밀리 초 수준 객체 검출을 달성하려면 일반적으로 다음과 같은 단계가 필요합니다:

모델을 "번역"합니다.칩의 NPU (Neural Processing Unit) 는 자체 사양을 가지고 있으며 PyTorch의 네이티브.pt 교육 파일을 해석할 수 없습니다. RKNN-Toolkit2를 사용하여 모델을 ONNX 형식으로 변환합니다.그 다음 해체하고 재구성하여.rknn 형식은 칩이 이해할 수 있습니다. 복잡한 연산자가 NPU가 선호하는 계산 경로로 재배열되는 것을 관찰합니다.

압축을 통한 "피체 감소": 네이티브 FP32 (32-비트 부동 소수점) 모델은 엄청난 수의 매개 변수를 가지고 있으며, 임베디드 칩의 대역폭과 저장에 큰 부담을 준다.양자화 알고리즘은 32비트에서 8비트로 가중 및 활성화를 압축합니다., 전체 75%의 메모리 사용량을 줄입니다. 이것은 DDR 대역폭 압력을 완화 할뿐만 아니라 컴퓨팅 전력 소비를 효과적으로 줄입니다.

"데이터 전송" 최적화: 모델이 충분히 빠르더라도, NPU는 여전히 CPU가 메모리에 비디오 스트림을 이동하는 데 바쁘면 "무동"할 것입니다.DMA-BUF 제로 코피 기술은 ISP 사이에서 비디오 메모리에서 비디오 스트림 데이터 공유를 가능하게합니다.GPU와 NPU를 완전히 제거하고,다음 프레임은 이미 처리 대기열에 있는 동안 현재 프레임은 여전히 convolution 작업을 수행하고 있습니다이 원활한 조정은 실시간 비디오 스트림을 칩에서 원활하게 실행하도록 허용합니다.

어떤 YOLO 버전 을 "선택"해야 합니까?

임베디드 장치에 배포할 때, 버전 선택은 단순히 "최근의 것을 추구하고"는 것이 아닙니다. 대신 계산 전력 오버헤드, 운영자 호환성,그리고 특정 작업의 정확성 요구 사항.