案例分享 ▏基于HZ-EVM-RK3576开发板实现YOLOv5目标检测应用

随着人工智能技术的不断进步，目标检测已成为计算机视觉中的核心任务之一，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业自动化等领域。与此同时，随着硬件性能的提升和边缘计算需求的激增，开发者愈加倾向于选择高性能、低功耗的硬件方案来执行实时目标检测任务。在此背景下，HZ-EVM-RK3576开发板作为一款强大且高效的嵌入式开发板，为目标检测任务提供了理想的硬件支持。

在本期技术视频分享中，我们将深入探索如何在 HZ-EVM-RK3576 开发板上高效运行 YOLOv5 本地单摄像头或多摄像头的目标检测算法。以下是关于该平台及其应用的详细介绍。

YOLOv5目标检测应用设计

YOLOv5是当前最先进、最为高效的目标检测算法之一，其在速度和准确性上具有显著优势，特别适用于实时视频流的分析与处理。在HZ-EVM-RK3576开发板上，YOLOv5结合硬件加速和灵活配置，实现了高效的本地目标检测。

硬件加速与零拷贝设计

YOLOv5 在 HZ-EVM-RK3576 上的实现充分利用硬件加速，所有视频采集、图像预处理、NPU推理和编码任务均通过硬件加速完成。配合底层驱动的零拷贝技术，避免了不必要的数据传输开销，极大提升了系统效率。

NPU推理优化方案

YOLOv5使用yolov5s-640-640.rknn 模型，这是瑞芯微专为 RK3576 系列芯片优化的目标检测模型。通过NPU的加速，YOLOv5 能在保证较高准确度的同时，实现低延迟和高帧率，特别适用于实时视频流的检测。

灵活的配置支持

为了适应不同的应用场景，YOLOv5 在该平台上允许用户通过配置文件自由设置摄像头的路数、分辨率、帧率等参数，并自动调整编解码和推理参数，以确保最佳的检测效果。

YOLOv5应用部署与实现流程

YOLOv5 在 HZ-EVM-RK3576 上的应用部署流程经过精心设计，以确保简便、高效。以下是部署的主要步骤：

配置文件解析

程序首先解析 JSON 配置文件，获取摄像头数量、视频采集参数（如分辨率、帧率）及其他设置。

硬件平台初始化

根据配置，程序初始化 rockit 框架 和 NPU，其中 rockit 是瑞芯微专为音视频处理设计的硬件加速框架，支持多路视频流的并行处理。

目标检测推理与编码

应用根据摄像头数量和视频参数，启动多路目标检测推理任务，通过 NPU 提供加速支持，确保多路视频流处理的高效性。

数据流处理与传输编码

推理结果通过编码模块转化为视频流，并通过 UDP 或其他协议传输，最终输出至显示设备或云平台，支持多种终端设备。

文件和依赖库部署

为了确保应用快速启动，用户需要在目标设备上创建 lib 和 bin 文件夹，将共享库文件、应用程序、配置文件和模型文件放置在相应目录中。