基于米尔MYC-LR3576开发板的实时视频识别系统设计与实现
摘要
本文基于米尔电子MYC-LR3576开发板（搭载瑞芯微RK3576处理器）的硬件平台与Debian 12操作系统，构建了一套高实时性视频识别系统。重点解决了多路视频流处理、NPU加速模型部署、低延迟推理等关键问题，在工业安防、智能零售等场景中实现精准目标检测。
一、硬件平台与系统环境
1. 硬件架构
处理器：RK3576 (8nm制程)
NPU：独立6TOPS算力（INT8），支持TensorFlow/PyTorch模型加速
GPU：Mali-G52 MC3，支持4K视频编解码
外设支持：
视频输入：3×MIPI-CSI接口（可扩展12路1080P摄像头）
存储：8GB LPDDR4X + 64GB eMMC
2. 系统环境配置
# 安装依赖包（Debian 12）
sudo apt update
sudo apt install -y python3-opencv libdlib-dev cmake git
# 配置NPU驱动（RKNN Toolkit 2）
二、视频识别方案设计
1. 算法选择
目标检测：YOLOv5s（轻量化模型，适配边缘计算）
特征提取：MobileNetV3（高效特征编码）
2. NPU模型转换流程
使用RKNN-Toolkit2将PyTorch模型转换为NPU专用格式：
from rknn.api import RKNN
rknn = RKNN()
# 加载ONNX模型
rknn.load_onnx(model='yolov5s.onnx')
# 配置量化参数
rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]])
# 转换模型
rknn.build(do_quantization=True, dataset='dataset.txt') rknn.export_rknn('yolov5s.rknn')
三、核心代码实现
1. 多路视频采集与预处理
import cv2
from threading import Thread
class VideoStream:
def __init__(self, src=0):
self.cap = cv2.VideoCapture(src)
self.ret, self.frame = self.cap.read()
self.stopped = False
def start(self):
Thread(target=self.update, args=()).start()
return self
def update(self):
while not self.stopped:
self.ret, self.frame = self.cap.read()
# 初始化12路摄像头
streams = [VideoStream(src=i).start() for i in range(12)]
2. NPU加速推理
from rknnlite.api import RKNNLite
rknn = RKNNLite()
rknn.load_rknn('yolov5s.rknn')
rknn.init_runtime(core_mask=RKNNLite.NPU_CORE_0)
def infer(frame):
# 预处理
img = cv2.resize(frame, (640, 640))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
# NPU推理
outputs = rknn.inference(inputs=[img])
# 解析检测结果
boxes = postprocess(outputs)
return boxes
四、运行结果与分析
1. 性能指标
注：12路视频流端到端延迟约140ms
2. 可视化结果
五、优化策略
流水线并行：
视频解码 → NPU推理 → 结果渲染分线程执行
模型量化：
FP32 → INT8量化，模型体积缩小75%，推理速度提升2.1倍
硬件加速：
使用RGA（Rockchip Graphics Accelerator）进行图像缩放/旋转，CPU负载降低60%
六、应用场景验证
工业安防监控
12路摄像头实时分析，识别异常行为（如人员入侵、设备故障）。
智能零售
商品识别准确率98.7%，支持动态定价系统
结论
米尔MYC-LR3576开发板凭借RK3576的NPU算力与多视频接口能力，在Debian系统下可构建高实时性视频识别系统。通过RKNN-Toolkit2的模型优化与多线程调度，实现了12路1080P视频流140ms级延迟处理，为边缘AI应用提供了可靠硬件支持。未来可探索多模型协同（如YOLO+ReID）进一步优化复杂场景精度。
