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3. 旭日X5视觉推理项目：摄像头接入和模型部署验证

共计 30 章节

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旭日X5平台概述 · 视觉推理项目目标 · 摄像头接入与模型部署的整体流程

开发环境准备

安装交叉编译工具链 · 配置SDK · 搭建宿主机与目标板通信环境

开发环境准备安装交叉编译工具…

硬件接口认知

MIPI-CSI · USB摄像头 · 以太网口

硬件接口认知MIPI-CSI

摄像头选型与连接

支持的类型 · 分辨率 · 帧率

摄像头选型连接

摄像头驱动与设备节点

Linux下V4L2框架 · 设备节点识别 · 摄像头枚举与属性查询

摄像头驱动设备节点

图像采集基础

使用V4L2进行单帧采集 · 连续采集 · 格式设置（YUV

图像采集基础V4L2

图像预览与调试

通过GStreamer或OpenCV… · 验证采集链路是否正常

图像预览调试

旭日X5 NPU简介

算力 · 支持的网络格式 · 量化方式

模型转换流程

从PyTorch/TensorFlo… · 再到旭日X5可执行的模型格式（如bi…

模型转换流程PyTorch/Tens…

模型量化与校准

INT8量化原理 · 校准数据集准备 · 量化精度评估与调优

模型量化校准

模型部署工具链

使用HBDK或相关工具进行模型编译 · 验证 · 性能分析

模型部署工具链HBDK

推理引擎API

加载模型 · 创建会话 · 输入输出张量绑定

API推理引擎

摄像头与推理集成

将摄像头采集帧送入NPU推理 · 实现实时视觉推理流水线

摄像头推理集成

图像预处理

缩放 · 裁剪 · 归一化

图像预处理缩放

后处理与结果可视化

目标检测框绘制 · 分类标签显示 · 推理结果叠加到视频流

后处理结果可视化

帧率提升 · 内存管理 · 多线程/多进程流水线

性能优化帧率提升

基于YOLOv5的实时目标检测——从…

案例实战YOLOv5

基于分类模型（如MobileNet）…

案例实战MobileNet

基于语义分割模型（如DeepLab）…

案例实战DeepLab

常见问题排查

摄像头无法识别 · 图像花屏 · 推理结果错误

常见问题排查摄像头无法识别

日志与调试工具

使用dmesg · v4l2-ctl · gdb

日志调试工具

多摄像头接入

同步采集 · 多路推理 · 资源分配与调度策略

多摄像头接入同步采集

远程部署与监控

通过网络将推理结果传输到上位机 · 实现远程可视化

远程部署监控

模型精度与速度权衡

不同量化策略 · 输入分辨率 · 模型剪枝对实际效果的影响

模型精度速度权衡

将视觉推理封装为服务（如RTSP推流 · HTTP API） · 便于外部调用

系统集成RTSP

安全与稳定性

看门狗 · 异常重启 · 内存泄漏检测

安全稳定性

从需求分析到最终交付——设计一个完整…

项目实战从需求分析到最终…

结合深度学习模型优化 · 嵌入式系统优化 · 边缘计算架构设计

综合提升结合深度学习模型…

核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习路径建议与进阶方向

课程总结核心知识点回顾

完成一个自选场景的摄像头接入与模型部… · 并提交报告

结业考核完成一个自选场景…