在科技飞速发展的当下，人工智能与边缘计算的融合正以前所未有的速度重塑着我们的生活。RK3576芯片拥有4核Cortex-A72以及4核Cortex-A53提供基础算力，6TOPS算力NPU来模型推导运算。使用YOLOv8模型时也是手到擒来，接下来随着步伐看看它表现如何。
YOLO简介
YOLO（You Only Look Once）是当前业界领先的实时目标检测算法系列，以其速度和精度的完美平衡而闻名。从它发布至今，经历了好几个版本变革，下图是它发展历史。
图1-1. YOLO版本发展史
YOLOv8在性能、易用性、架构现代性和生态之间取得了最佳的平衡，它是目前最全面，最省心选择。
同样YOLOv8也有很多尾缀，用一个表简单列一下它们分别代表什么意思：
表1-1.按任务类型区分
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后缀 |
全称 |
任务 |
输出 |
典型应用 |
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-det |
Detection |
目标检测 |
边界框 (BBox)+类别和置信度 |
找出图像中所有感兴趣的物体并用框标出。如：行人检测、车辆检测、安全帽检测。 |
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-seg |
Segmentation |
实例分割 |
边界框+类别+像素级掩膜 (Mask) |
在目标检测的基础上，进一步勾勒出物体的精确轮廓。如：抠图、自动驾驶中识别道路和车辆形状。 |
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-pose |
Pose |
关键点检测 |
边界框+人体关键点(17个点) |
检测人体的关键骨骼点。如：动作识别、健身姿态分析、人机交互。 |
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-cls |
Classification |
图像分类 |
整个图像的类别标签 |
判断一张图片属于哪个类别。如：猫狗分类、图像质量评估。 |
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-obb |
Oriented Bounding Boxes |
旋转目标检测 |
旋转边界框(BBox+角度θ)+类别和置信度 |
检测带有角度的物体，其边界框不是水平的。 |
表1-2.按模型尺寸分
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前缀 |
含义 |
特点 |
适用场景 |
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n |
Nano |
极小的模型，速度最快，精度最低 |
移动端、嵌入式设备（如 Jetson Nano）、CPU实时推理 |
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s |
Small |
小模型，速度和精度平衡 |
最常用的起点，适合大多数需要实时性的场景（如视频流分析） |
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m |
Medium |
中等模型，精度和速度的最佳权衡 |
对精度有较高要求，且仍有不错的速度 |
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l |
Large |
大模型，精度高，速度较慢 |
服务器端应用，其中精度比速度更重要 |
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x |
X-Large |
超大模型，精度最高，速度最慢 |
学术研究、刷榜、对精度有极致要求的离线分析 |
米尔Demo模型选择
基于MYD-LR3576来说，选择s/n小模型相对合适，使用基础功能和-seg，-obb，-pos来演示。
米尔基于RK3576开发板
单独测试视频场景
1.YOLOv8s.int 目标检测模型
2.YOLOv8s-seg.int 实例分割模型
3.YOLOv8s-pose.int 人体姿态估计模型
4.YOLOv8s-obb.float 旋转目标检测模型
上面已经看到了单独解析视频时，每一种模型效果，接下来演示MYD-LR3576通过4路摄像头同时推导效果。
实现方式如下：
MYD-LR3576拥有3路MIPI-CSI接口，通过3个MY-CAM004M分别接入3路MIPI-CSI，采用2+1+1方式搭载4路AHD高清摄像头，摄像头采集的画面输出为H.264编码的RTSP码流，1920*1080分辨率，30帧。经过MYD-LR3576开发板处理后，单路视频输出1920*1080，25fps，4路视频加起来在60~70帧，cpu占用率接近100%，NPU综合利用率在50~60%。
图1-2. 实物接线概要图
图1-3. 摄像头数据处理流程图
MYIR在程序中做了哪些优化
AI推导一轮流程
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获取CSI一帧数据
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裁剪数据到xxx*yyy较小图片
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调用RKNN api处理
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获取返回特征位置和相似度
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对应放大到原始图片
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增加方框和相似度值到原图
这样做后果是CPU利用率不高，视频采集帧数低，最后显示效果会卡顿。
米尔采用线程池方案，将上述过程通过线程处理，充分利用4个A72和4个A53资源，同时采用RGA来做图片裁剪和放大。将CPU,GPU,NPU,VPU4个模块协同工作，资源最大限度开发使用。
总结：
RK3576 在 YOLOv8 模型表现上十分亮眼，它的应用场景涉及到很多领域。例如智能安防，在公共场所，如机场、火车站、商场等，部署的安防监控系统，快速准确地识别出人群中的异常行为，如打架斗殴、奔跑逃窜等，并及时发出警报，同时，通过人脸识别技术，系统可以对进入场所的人员进行身份识别，与数据库中的信息进行比对，实现对重点人员的监控和追踪。又或者搭载智能机器人赋予迅速反馈。
更多MYD-LR3576创新应用，敬请期待。