构建一个仓库物体检测系统

随着边缘AI设备的快速发展，将计算机视觉模型直接部署到嵌入式硬件上已变得越来越实用。本项目展示了在Seeed Studio reComputer RK3576上进行离线仓库箱体检测的应用，通过RK1820 NPU实现加速处理。

系统使用：

- RK3576作为主Linux处理器

- RK1820作为专用AI推理加速器

- YOLOv8物体检测模型转换为RKNN格式

- 基于FastAPI的Web用户界面，支持图片上传与可视化

用户可通过浏览器上传仓库图像，系统将自动检测出箱体，统计检测到的对象数量，并在结果图像上实时显示置信度分数。

整个流程完全在本地运行，无需依赖云服务。

功能特点

主要功能：

- 离线AI推理

- YOLOv8物体检测

- RK1820 NPU加速

- 仓库箱体计数

- 基于浏览器的图片上传界面

- 检测置信度可视化

- 轻量级部署

- 不需要GPU

硬件需求

所需硬件

RK3576 开发板

角色：

•运行 Linux 系统

•托管 Web 服务器

•处理图像上传

•控制推理流程

RK1820 AI 加速器

角色：

•运行 YOLOv8 推理

•提供专用的 AI 计算能力

摄像头 / 图像来源

本次演示使用：

•静态仓库图像

未来版本可支持：

•USB 摄像头

MIPI 摄像头

•RTSP 摄像头流

软件栈

•操作系统：Linux

•AI 框架：Rockchip RKNN Runtime

模型：

•YOLOv8 对象检测

模型工作流程：

模型准备

原始 YOLOv8 模型使用仓库箱体图像进行训练。

训练输出：

转换 PyTorch 模型：

通过 RKNN3Lite 加载 RKNN 模型

Web 界面

Web 用户界面提供简单的操作流程：

步骤 1

打开浏览器

步骤 2

上传仓库图像

步骤 3

系统执行推理

步骤 4

显示结果：

•检测到的框数量

•边界框

•置信度分数

示例输出：

运行演示

安装环境：

启动 Web 服务器

打开浏览器

上传图像并获取检测结果

性能

示例推理：

硬件：

输入：

模型：

推理：

该演示实现了单张图像推理的实时性能。

演示结果

系统成功完成以下功能：

•检测仓库箱子

•统计检测到的对象

•生成可视化图像

•完全离线运行

示例：

输入：

输出：

结果：

包含边界框和置信度标签。

为何选择边缘AI?

与基于云的视觉系统相比：

应用场景

该演示可扩展至：

•智能仓库

•包装计数

•库存监控

•缺货检测

•工业检测

•产品检测

缺陷检测

•生产线监控

•零售业

•货架监控

•库存盘点

未来改进

1. 摄像头流媒体

添加：

•USB摄像头

•MIPI摄像头

•RTSP输入

用于实时仓库监控。

2. 提升检测准确率

通过以下方式改进：

•更多仓库图像

•更大的训练数据集

•更高分辨率的训练图像

数据增强

3. 多类检测

扩展检测类别：

结论

本项目展示了基于 RK3576 + RK1820 平台的完整边缘AI视觉处理流程。

通过结合以下技术：

•YOLOv8

•RKNN 优化

•RK1820 NPU 加速

•FastAPI 网络接口

可在嵌入式硬件上部署一个轻量级、完全离线运行的仓库视觉系统。

该项目充分展现了联发科AI平台在工业计算机视觉应用中的潜力。

本文编译自hackster.io