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CV / YOLOv8

YOLOv8n_pose

YOLOv8n 轻量级姿态估计，在 R20 HailoRT 平台上提供人体关键点检测。

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精度
INT8

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部署
sudo docker run --rm \
  --name rk3588-yolov8n-pose \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/video1:/dev/video1 \
  --device /dev/dri/renderD129:/dev/dri/renderD129 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-yolov8_pose:latest \
  python3 web_detection.py --model_path model/yolov8n_pose.rknn --video video/test.mp4

REST API

使用 REST API 进行推理。复制以下命令。

Curl
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/api/models/yolov8n_obb/predict" -F "realtime=true"
# Or without file parameters
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/api/models/yolov8_pose/predict"
Python
import requests
import json
resp = requests.post(
    "http://127.0.0.1:8000/api/models/yolov8_pose/predict",
    json={},
    timeout=30
)
result = resp.json()
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

模型详情

快速开始

1. 安装 Docker

在开发板上运行以下命令安装 Docker：

bash
# 下载安装脚本
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
# 使用阿里云镜像源安装
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
# 启动 Docker 并设置开机自启
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

2. 运行项目（一条命令，Web 预览）

本项目支持通过 Web 浏览器 进行预览。程序会自动启动一个用于实时检测或本地视频分析的 Web 界面。

步骤 A：配置显示权限（可选）

如果您连接了显示器并希望在本地看到窗口：

bash
xhost +local:docker

步骤 B：一键运行

适用于 RK3588：

bash
sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/video1:/dev/video1 \
  --device /dev/dri/renderD129:/dev/dri/renderD129 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-yolov8_pose:latest \
  python3 web_detection.py --model_path model/yolov8n_pose.rknn --video video/test.mp4

适用于 RK3576：

bash
sudo docker run --rm --privileged --net=host \
    -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
    -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
    --device /dev/video1:/dev/video1 \
    --device /dev/dri/renderD129:/dev/dri/renderD129 \
    -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible \
    ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolov8_pose:latest \
    python3 web_detection.py --model_path model/yolov8n_pose.rknn --video video/test.mp4

通过以下地址访问：http://<Board_IP>:8000

注意：如果想使用本地视频而不是摄像头进行测试，请使用 --video 参数：

bash
sudo docker run --rm --privileged --net=host \
    -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
    -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
    -v $(pwd)/video:/app/video \
    --device /dev/dri/renderD129:/dev/dri/renderD129 \
    -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible \
    ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolov8-pose:latest \
    python3 web_detection.py --model_path model/yolov8n_pose.rknn --video video/test.mp4

🔌 API 文档

本项目提供兼容 Ultralytics Cloud API 标准的 RESTful 接口，支持通过图像、视频上传或直接调用摄像头进行姿态估计。

1. 模型推理接口（Predict）

端点： POST /api/models/yolov8_pose/predict

请求参数（Multipart/Form-Data）：

  • file：（可选）待检测的图像文件。
  • video：（可选）待检测的 MP4 视频文件。
  • timestamp：（可选）视频文件中的时间戳（秒），返回该时间点对应帧的检测结果。默认为 0。
  • realtime：（可选）布尔值。如果为 true 或未提供 file/video 参数，则返回当前摄像头帧的检测结果。
  • conf：（可选）单次请求的置信度阈值，范围 0.0-1.0。
  • iou：（可选）单次请求的 NMS IOU 阈值，范围 0.0-1.0。

使用示例：

1. 图像检测：

bash
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/api/models/yolov8_pose/predict" -F "file=@/home/cat/001.jpg"

2. 视频特定帧检测：

bash
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/api/models/yolov8_pose/predict" -F "video=@/home/cat/test.mp4" -F "timestamp=5.5"

3. 获取当前摄像头帧检测：

bash
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/api/models/yolov8_pose/predict" -F "realtime=true"
# 或去掉文件参数
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/api/models/yolov8_pose/predict"

响应格式（JSON）：

json
{
  "success": true,
  "source": "video frame at 5.5s",
  "predictions": [
    {
      "class": "person",
      "confidence": 0.92,
      "box": { "x1": 100, "y1": 200, "x2": 300, "y2": 500 },
      "keypoints": [
        { "x": 150.5, "y": 210.2, "conf": 0.88 },
        { "x": 160.1, "y": 205.5, "conf": 0.91 },
        { "x": 140.2, "y": 206.1, "conf": 0.85 },
        { "x": 170.8, "y": 215.3, "conf": 0.89 },
        { "x": 130.4, "y": 218.7, "conf": 0.82 },
        { "x": 180.2, "y": 250.4, "conf": 0.95 },
        { "x": 120.5, "y": 255.1, "conf": 0.93 },
        { "x": 190.6, "y": 300.2, "conf": 0.87 },
        { "x": 110.3, "y": 305.8, "conf": 0.86 },
        { "x": 200.1, "y": 350.5, "conf": 0.81 },
        { "x": 100.9, "y": 355.2, "conf": 0.80 },
        { "x": 175.4, "y": 400.1, "conf": 0.90 },
        { "x": 125.6, "y": 405.3, "conf": 0.88 },
        { "x": 185.2, "y": 450.6, "conf": 0.85 },
        { "x": 115.8, "y": 455.4, "conf": 0.84 },
        { "x": 195.7, "y": 500.2, "conf": 0.79 },
        { "x": 105.3, "y": 505.7, "conf": 0.78 }
      ]
    }
  ],
  "image": { "width": 1280, "height": 720 }
}

2. 本地视频分析

  • 上传视频： POST /api/video/upload
  • 列出视频： GET /api/video/list
  • 分析视频： POST /api/video/analyze
  • 查看状态： GET /api/video/status
  • 下载结果： GET /api/video/download/{filename}

3. 系统配置接口（Config）

用于动态调整实时视频流和默认推理的阈值。

获取当前配置

  • 端点： GET /api/config
  • 响应： {"obj_thresh": 0.25, "nms_thresh": 0.45, "camera_id": 1, "video_path": null}

更新系统配置

  • 端点： POST /api/config
  • 请求体（JSON）： {"obj_thresh": 0.3, "nms_thresh": 0.5}
  • 响应： {"status": "success"}

4. 实时视频流接口（Video Feed）

获取带有姿态骨架绘制的实时 MJPEG 视频流，可直接嵌入 HTML <img> 标签中。

  • 端点： GET /api/video_feed
  • 使用示例： <img src="http://<Board_IP>:8000/api/video_feed">

🛠️ 开发者指南（生产环境建议）

代码说明

  • web_detection.py：
    • Web API：集成 FastAPI，支持 MJPEG 流输出、文件上传和视频分析。
    • RKNN 推理：封装了 RKNN 初始化、模型加载和多核推理逻辑。
    • 模式切换：根据输入参数（--camera_id、--video_path）动态处理 UI 布局。
  • py_utils/pose_utils.py：
    • 后处理：YOLOv8-Pose 专用的边界框解码、NMS 逻辑和关键点提取。
    • 可视化：使用自定义颜色绘制边界框和姿态骨架。

修改模型

  1. 将训练并转换后的 .rknn 模型放入 model/ 目录。
  2. 在运行命令中添加 --model_path 参数以指向新模型。