视觉模型部署实践：低算力平台RV1106上高效部署paddlepaddle 的PicoDet目标检测模型的技术实践
在资源受限的嵌入式设备上实现高精度、低延迟的目标检测，是当前智能摄像头、边缘计算等应用中的关键挑战。本文以 Rockchip 的 RV1106 嵌入式平台为例，结合百度开源的轻量级检测模型 PicoDet，探讨如何通过模型优化与硬件加速，在有限的计算资源下实现高效的实时目标检测。目前该模型测试可以达到 25 fps左右
一、背景介绍
1.1 RV1106 硬件特性
- 主频：1.2GHz Arm Cortex-A55 CPU
- 内存：256MB DDR3
- NPU算力：1TOPS INT8 运算能力
- 应用场景：适用于安防监控、智能家居、零售分析等对成本和功耗敏感的场景
1.2 PicoDet 模型优势
- 百度 PaddleDetection 推出的轻量级目标检测模型
- 支持多种骨干网络（如 LCNet、MobileNet）
- 在移动端和嵌入式设备中表现出色，兼顾精度与速度
二、主要挑战
| 挑战点 | 描述 |
|---|---|
| 内存限制 | 256MB 内存限制了模型大小与推理缓存 |
| 计算能力瓶颈 | CPU 性能较弱，需依赖 NPU 加速 |
| 实时性要求 | 视频流处理需达到 15~30FPS 的帧率 |
| 精度保持 | 轻量化处理后仍需维持较高检测准确率 |
三、优化策略与解决方案
3.1 模型压缩技术
✅ 模型量化（FP32 → INT8）
- 使用 PaddleDetection 提供的量化工具链将浮点模型转换为 INT8 模型
- 优点：
- 减少约 75% 的模型体积
- 提升推理速度，降低功耗
- 注意事项：
- 需确保校准集具有代表性，避免精度损失
✅ 权重剪枝
- 对不重要的神经元连接进行剪枝
- 可进一步减少模型参数量，提升推理效率
- 剪枝后需重新微调以恢复精度
3.2 输入图像分辨率优化
| 分辨率 | 推理速度 | 检测精度 |
|---|---|---|
| 320×320 | 快 | 较低 |
| 416×416 | 中等 | 平衡 |
| 640×640 | 慢 | 更高 |
- 建议：根据实际应用场景选择合适的输入尺寸（如 416×416 或 320×320）
3.3 利用 NPU 加速推理
- 将模型编译为 RKNN 格式，并运行在 RV1106 的 NPU 上
- 通过 SDK 接口绑定推理任务到 NPU，显著提升性能
- 示例流程：
- 模型导出为 ONNX/PaddlePaddle 格式
- 使用 RKNN Toolkit 编译成
.rknn模型文件 - 调用 C++ SDK 接口加载并执行推理
四、API 接口说明
4.1 PaddleDetection 类
#include <lockzhiner_vision_module/vision/deep_learning/detection/paddle_det.h>
构造函数
PaddleDetection();
- 初始化对象及内部变量
Initialize()
bool Initialize(const std::string& model_path);
- 加载模型路径下的
.rknn文件 - 返回值：成功返回
true，失败返回false
SetThreshold()
void SetThreshold(float score_threshold = 0.5, float nms_threshold = 0.3);
- 设置置信度与 NMS 阈值
Predict()
std::vector<DetectionResult> Predict(const cv::Mat& image);
- 执行目标检测，返回结果列表
4.2 DetectionResult 类
#include <lockzhiner_vision_module/vision/utils/visualize.h>
| 方法 | 作用 |
|---|---|
box() | 获取边界框 Rect |
score() | 获取置信度得分 |
label_id() | 获取类别 ID |
4.3 Visualize 工具函数
void Visualize(const cv::Mat& input_mat,cv::Mat& output_image,const std::vector<DetectionResult>& results,const std::vector<std::string>& labels = {},float font_scale = 0.4
);
- 将检测结果可视化至输出图像
五、示例代码解析
// 初始化模型
lockzhiner_vision_module::vision::PaddleDet model;
if (!model.Initialize(argv[1])) {std::cout << "Failed to load model." << std::endl;return 1;
}// 设置阈值
model.SetThreshold(0.5, 0.3);// 图像预处理 & 推理
cv::Mat input_mat = cv::imread("test.jpg");
auto results = model.Predict(input_mat);// 结果可视化
cv::Mat output_image;
lockzhiner_vision_module::vision::Visualize(input_mat, output_image, results);
cv::imshow("output", output_image);
cv::waitKey(0);
🔗 完整源码地址
六、交叉编译与部署
6.1 编译环境搭建
- 安装 Docker 并进入 Lockzhiner 开发容器
- 配置交叉编译工具链与 OpenCV、SDK 路径
6.2 CMake 配置文件（简化版）
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(D01_test_detection)set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(LockzhinerVisionModule REQUIRED)add_executable(Test-detection test_detection.cc)
target_include_directories(Test-detection PRIVATE ${LOCKZHINER_VISION_MODULE_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(Test-detection PRIVATE ${OpenCV_LIBRARIES} ${LOCKZHINER_VISION_MODULE_LIBRARIES})
6.3 编译命令
cd build && rm -rf * && cmake ..
make -j8 && make install
七、运行测试
chmod +x Test-detection
./Test-detection ./LZ-Picodet.rknn
- 注意事项：
- 确保模型已正确转换为
.rknn格式 - 若使用自定义数据集，请同步修改标签映射关系
- 确保模型已正确转换为
八、总结与展望
本文系统地介绍了在 RV1106 平台上部署 PicoDet 模型的全过程，包括：
- 模型压缩（量化、剪枝）
- 输入分辨率优化
- NPU 加速方案
- API 接口使用
- 编译与部署流程
未来可进一步探索：
- 多线程处理与流水线优化
- 动态批处理（Dynamic Batch）提升吞吐
- 自适应分辨率调整机制
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📌 文档版本：v1.0
📌 最后更新时间：2025年5月15日