Linux Ubuntu开发板跑yolo模型 -支持8路AHD及32路视频流实时处理

YOLO是市面主流的先进目标检测算法之一，检测速度和准确率都很高，在实时性要求极高的边缘计算场景广泛使用，瑞芯微RK3588旗舰性能的Linux开发板八核（4xA76+4xA55）CPU及内置6TOPS AI算力NPU，图像处理能力极强，搭配部署YOLO目标检测系列十余种AI视觉模型，能实现最高32路视频流的实时算法推理识别目标，在智能安防、工业、交通、校园等领域AI应用提供高性能解决方案。定昌的3588主板还支持接入最高八路AHD长距离工业摄像头。

一、YOLO模型开发部署支持

为加速生态客户AI项目开发流程，定昌目前RK3568、RK3576、RK3588等系列开发板均适配好了48+AI算法模型，其中就包括超快检测速度、超高检测精度和超低检测延时的YOLO视觉AI算法，YOLO系列模型主要有yolov10,yolov8,yolove_seg,yolov8_obb,yolov8_pose,yolov7,yolov6,yolov5，yolov5_seg,yolo_world,yolox等，可提供AI算法部署开发包SDK和板端推理示例代码等

部署yolo模型流程，首先搭载好开发环境，然后训练yolo模型，使用RKNN-Toolkit工具将模型转换成RKNN格式，最后使用RKNN Runtime工具加载模型在RK3588板端进行运行推理，定昌可为生态客户提供AI开发工具包，部署环境后可将开发包的模型拷贝到板端，快速进行模型开发转化推理。比如RK3588跑YOLOv8_Obb旋转目标检测模型的模型转换（PC端运行）和推理命令（板端运行）示例代码如下：

二、RK3588 Linux开发板AI计算性能

RK3588 Linux开发板采用8nm制程的2.4GHz八核处理器的旗舰性能芯片平台，集成ARM Mali-G610 MP4四核GPU，支持OpenGL ES 3.2、OpenCL 2.2和Vulkan 1.1等主流图形和计算API，搭配大算力NPU加速神经网络AI模型推理，GPU可以进行图像预处理和并行计算，满足复杂多样化的AI应用场景开发需求，RK3588内置了高达6 TOPS算力的高性能NPU（神经网络处理单元），全面支持INT4/INT8/INT16混合运算模式，提供强大的AI性能和yolo模型的加速推理能力。

目前定昌为许多工控AIOT,IPC,边缘计算网关,机器学习,人脸识别,流媒体rtsp推流，智慧工地，AI安全生产监控视觉分析，车牌OCR识别，平安校园，AI巡检，智慧交通等AI算法应用开发相关行业的生态客户提供完善的RK3588 AI嵌入式主板解决方案。

三、八路AHD摄像头实现和32路网络视频流处理

嵌入式板卡常见的摄像头接口有MIPI、USB、POE等，但是MIPI摄像头传输距离短，走线不能太长，在安防监控领域使用很受限，因此市面主流方案是选择通过mipi转AHD的方案来接入AHD高清模拟摄像头，转接调试只需要配置好相关的接口即可。定昌为客户配套研发了MIPICSI转4路AHD的转接板，实现一个mipicsi 40pin接口能接4个AHD摄像头，定昌RK3588公板型号带2路MIPICSI口，最高实现8路AHD，支持8路视频流通过目标检测AI算法推理结果汇集到一个HDMI/LVDS/EDP屏上显示。

对于IPC（网络摄像机）等产生的网络视频流，定昌RK3588 Linux开发板集成FFmpeg、GStreamer等多媒体框架，以及RKmpp硬件解码，开发板能同时处理高达32路网络视频流（如RTSP流），定昌可为合作客户提供YOLO的RKNN模型 IPC推理，欢迎咨询。

四、RK3588 Linux主板部署yolo的部分应用场景

在智能安防领域，定昌RK3588开发板强大的图像处理性能，可基于YOLOV8系列模型的目标检测技术和人体姿态识别等，能够实时识别人、车辆、危险品等目标，并支持人脸识别、车辆属性分析、异常行为检测等高级功能。

可以用于产品质量检测、生产线监控、安全生产管理等场景。通常使用yoloV8/v5/v6等YOLO模型实现快速识别产品缺陷、异常检测、工人是否安全帽、工衣等工业安全及质量检测功能。

在智能交通领域，定昌RK3588开发板能够处理多路视频流可以同时监控多个车道或路口，实时检测交通流量、识别车辆类型、监测违章行为等功能。通常是基于YOLOv8模型。

更多详情，欢迎咨询在线客服进一步了解，任何问题欢迎加入定昌技术交流群进行咨询，竭诚为您服务。