Detección de objetos aéreos en reComputer RK3576

Detección de objetos aéreos YOLOv8s entrenada con VisDrone, compatible con 11 clases aéreas.

Código fuente: https://github.com/inteintegrity/rk3576-airborne-detection

Inicio rápido

Obtener la imagen del proyecto mediante Docker

bash

docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolov8_airborne:latest

Probar el modelo con el ejemplo integrado

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolov8_airborne:latest \
  python3 web_detection.py --model_path model/yolov8s_airborne.rknn --video video/test.mp4

Visite http://<board_ip>:8000/ para ver la inferencia en tiempo real.

11 clases aéreas VisDrone

Clase	Descripción
pedestrian	Peatón
people	Grupo de personas
bicycle	Bicicleta
car	Automóvil
van	Furgoneta
truck	Camión
tricycle	Triciclo
awning-tricycle	Triciclo con toldo
bus	Autobús
motor	Motocicleta
others	Otros

Cámara en tiempo real

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolov8_airborne:latest \
  python3 web_detection.py --model_path model/yolov8s_airborne.rknn --camera_id 0

Extensiones de inferencia AI

Motor de inferencia: Basado en RKNN C API, con aceleración NPU RK3576. Entrada del modelo: Modelo cuantizado yolov8s_airborne.rknn, entrada fija 640×640. Post-procesamiento: Decodificación DFL y NMS de YOLOv8, 11 clases aéreas VisDrone.

Recomendaciones de despliegue

Permisos: Modo --privileged obligatorio, mapear /dev/video* y /dev/dri/renderD*. Clases personalizadas: Usar --class_path class_config.txt para sobrescribir clases.