概述

设想一下，你在多地拥有多个仓库，要同时监控每个仓库的实时状况，这对于时间和精力而言，都构成了一项艰巨挑战。从成本和可靠性的层面考量，大规模部署计算设备也并非可行之策。一方面，大量计算设备的购置、维护成本会让你的预算不堪重负；另一方面，设备数量增多，出现故障的概率也会相应提升，这无疑会给仓库的稳定监控带来极大的不确定性。

基于云的系统看似是一个解决之道，但实际上也存在诸多弊端。云计算系统在运行过程中，常常会受到网络状况、服务器负载等因素的影响，导致数据处理速度缓慢，甚至出现服务中断的情况。并且，随着数据量的不断增长以及使用时长的累积，基于云的系统所产生的费用也会持续攀升，这无疑会进一步加重你的经济负担。

在此种情形下，边缘计算技术的优势便凸显出来。与传统模式中将数据在本地与遥远服务器之间来回传输不同，边缘计算支持在数据产生的源头直接进行本地处理。这种方式不仅能够显著减少数据传输过程中的延迟，还能降低对网络带宽的依赖，从而大大提高了数据处理的效率和稳定性。

在众多实现边缘计算的方案中，在 树莓派 上运用 YOLO11 是一种极具性价比的选择。树莓派以其低成本、低功耗且具备一定计算能力的特性，为边缘计算提供了一个理想的硬件载体。而 YOLO11 作为先进的目标检测算法，能够高效精准地识别和分析图像或视频中的目标物体。将二者结合，能够在仓库现场实现实时的数据处理与分析，为仓库的安全管理和高效运营提供有力保障。

一、树莓派

树莓派最初是一款信用卡大小的计算机，其设计初衷是激发人们对基础计算机科学的兴趣。随着时间的推移，它已发展成为各类应用的首选平台，尤其是在边缘人工智能领域表现出色。2012 年，树莓派基金会发布了第一代树莓派，当时售价仅约合人民币 230 元，这一举措立刻在爱好者、教育工作者和专业人士群体中引发了极大的轰动。截至目前，树莓派系列的销量已突破6000 万台，且每一代产品都在前一代的基础上实现了性能的显著提升。

1.1 树莓派各代产品快速概览

• 树莓派 1：作为低成本单板计算领域的先驱，其处理能力相对有限，更适合执行轻量级任务以及开展教育项目。
• 树莓派 2 和 3：这两代产品在 CPU 性能上有了显著升级，内存容量也有所增加，同时还内置了 Wi - Fi 和蓝牙连接功能。这些改进为开展轻量级服务器任务、机器人技术研究以及早期人工智能实验奠定了坚实基础。
• 树莓派 4：引入了 USB 3.0 端口，最高支持 8GB 内存，并配备了更强大的 GPU。这些特性拓宽了其在计算机视觉、媒体中心以及更复杂应用场景中的应用范围。
• 树莓派 5：作为最新款型号，配备了2.4 GHz 四核 ARM Cortex - A76 处理器、经过优化的VideoCore VII GPU，支持PCIe连接，以及4GB 或 8GB 配置的 LPDDR4X - 4267 SDRAM，性能得到了进一步飞跃。

1.2 为什么树莓派非常适合边缘人工智能

1. 成本效益高：树莓派价格低于人民币 700 元（树莓派 5 基础版通常约为 350 元），这使得用户能够在不同位置部署多个设备。想象一下，用这些小巧的板子装备整个工厂车间，实现分布式实时分析，而无需担心超出预算。
2. 强大的社区支持：丰富的开源文档、众多的技术论坛以及社区驱动的库，让故障排除变得更加轻松。例如，picamera2 或 libcamera 等工具可以直接集成摄像头模块，用户几乎可以立即捕获图像数据，用于基于 YOLO 的推理。
3. 改进的硬件加速：随着树莓派各代新产品的不断推出，其硬件加速能力也在持续提升。树莓派 5 增强的 GPU，再加上可能添加的谷歌珊瑚 USB 加速器，能够为更复杂的 YOLO11 变体提供额外的性能提升。

注意：本文使用的是树莓派 5（8GB）。

如果有关注过YOLO系列模型，就会了解到它们以高精度和实时目标检测能力而闻名。从 YOLOv3、YOLOv5 到 YOLOv8 等每一个新版本，都引入了更优的架构，以更快速、高效地处理计算机视觉任务。如今，YOLO11进一步推动了这些优化，以下是它在像树莓派这样的边缘设备上脱颖而出的原因：

• 低延迟：由于采用了诸如C3k2和C2PSA模块等架构改进，YOLO11 不仅能够准确地检测目标，还能以毫秒级延迟完成检测。这在需要快速决策以节省时间、资源甚至挽救生命的场景中至关重要，例如无人机应用、机器人技术或安全系统。
• NCNN 集成：通过将 PyTorch 权重转换为专为边缘设备设计的NCNN格式，推理时间最多可缩短62%，使实时检测不再仅仅停留在理论层面。
• 保持高 mAP：尽管 YOLO11 的模型更为轻量，但在常见的目标检测基准测试中仍能保持约**55%**的平均精度均值（mAP）。这种速度和精度的平衡确保了在提高效率的同时，不会牺牲检测质量。

我们之所以选择在树莓派上使用YOLO11，是因为它在速度、精度和资源效率方面实现了最佳平衡。传统的解决方案可能需要强大的 GPU 或大型计算集群才能实现实时结果，而 YOLO11 可以直接在边缘设备上运行——无需额外的硬件加速器（当然，如果您有需求，也可以添加）。

二、实现流程

为了在树莓派上实现高效的实时目标检测与跟踪，我们首先需要构建一个适合的开发环境，并对YOLO11模型进行优化导出。以下是详细的实现流程：

2.1 环境搭建

首先，创建一个独立的Python开发环境，以确保依赖库的兼容性与稳定性：

conda create -n yolo11xrpi python=3.11
conda activate yolo11xrpi
pip install ultralytics

此环境配置为后续模型导出与推理任务提供了必要的基础支持。

2.2 模型导出策略

鉴于树莓派的硬件特性，我们重点关注三种模型导出格式：OpenVINO、NCNN 和 MNN。这三种格式均针对边缘设备进行了优化，能够在保持模型精度的同时，显著提升推理速度。

• OpenVINO：作为英特尔推出的工具包，OpenVINO通过深度优化，能够在英特尔硬件及兼容设备（如树莓派）上实现高效的神经网络推理。它提供了丰富的预优化模型与推理引擎，能够显著降低推理延迟。
• NCNN：由腾讯开发的高性能神经网络推理框架，专为ARM架构的移动与边缘设备设计。NCNN以其轻量级特性与高效的计算性能，成为在树莓派上部署深度学习模型的理想选择。
• MNN：阿里巴巴开发的移动神经网络框架，针对移动与嵌入式平台进行了全面优化。MNN支持多种硬件加速技术，包括GPU加速，能够在树莓派上实现快速且稳定的推理。

我们使用Ultralytics提供的导出命令将YOLO11模型转换为上述格式：

yolo export model=yolo11n.pt format=ncnn

详细的导出参数与配置可参考Ultralytics文档。

在本实验中，我们选用YOLO11n模型作为主要研究对象，因其在存储空间占用与检测精度之间取得了良好的平衡，能够满足树莓派的硬件约束，同时提供较高的帧率与检测精度。

2.3 代码实现

2.3.1 导入库与设置

导入必要的Python库，为后续的图像处理、模型推理与结果展示提供支持：

import cv2
import numpy as np
import time
from ultralytics import YOLO
from collections import defaultdict

• OpenCV（cv2）：用于视频帧的读取、边界框的绘制以及图像的显示与保存。
• NumPy（np）：用于高效的数值计算与数组操作，便于处理模型输出的检测结果。
• time：用于测量每帧的处理时间，进而计算实时帧率（FPS）。
• YOLO：Ultralytics提供的YOLO模型接口，用于加载预训练模型并执行检测与跟踪任务。
• defaultdict：用于存储跟踪目标的历史信息，无需手动检查键是否存在，简化了代码逻辑。

2.3.2 定义推理函数

定义inference函数，封装模型推理的完整流程：

def inference(model,mode,task,video_path=None,save_output=False,output_path="output.mp4",show_output=True,count=False,show_tracks=False,
):pass

该函数接受以下参数：

• model：加载的YOLO模型实例。
• mode：输入模式，可选值为"cam"（使用网络摄像头）或"video"（从视频文件读取）。
• task：任务类型，可选值为"detect"（目标检测）或"track"（目标跟踪）。
• video_path：当mode为"video"时，指定视频文件的路径。
• save_output：是否保存处理后的视频输出。
• output_path：保存输出视频的路径。
• show_output：是否实时显示处理结果。
• count：是否对检测到的目标进行计数。
• show_tracks：是否绘制目标的运动轨迹。

2.3.3 预处理

根据输入模式初始化视频捕获对象，并设置相关参数：

if mode == "cam":cap = cv2.VideoCapture(0)
elif mode == "video":if video_path is None:raise ValueError("Please provide a valid video path for video mode.")cap = cv2.VideoCapture(video_path)
else:raise ValueError("Invalid mode. Use 'cam' or 'video'.")track_history = defaultdict(lambda: [])
seen_ids_per_class = defaultdict(set)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
input_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
out = None

• 创建VideoCapture对象，用于从网络摄像头或视频文件中读取视频帧。
• 初始化track_history字典，用于存储每个跟踪目标的历史轨迹信息，便于后续绘制运动轨迹。
• 初始化seen_ids_per_class字典，用于记录每个类别中已检测到的唯一目标ID，以便进行目标计数。
• 设置视频编码格式与输入视频的帧率，为保存输出视频做准备。

2.3.4 主处理循环

进入主循环，逐帧处理视频数据：

while cap.isOpened():success, frame = cap.read()if not success:print("Failed to read frame or end of video")breakstart_time = time.time()class_counts = defaultdict(int)if task == "track":results = model.track(frame, conf=0.3, persist=True, tracker="bytetrack.yaml")elif task == "detect":results = model.predict(frame, conf=0.5)else:raise ValueError("Invalid task. Use 'detect' or 'track'.")end_time = time.time()annotated_frame = results[0].plot()

• 从视频捕获对象中读取一帧，若读取失败则退出循环。
• 记录当前帧的处理开始时间，用于后续计算帧率。
• 根据任务类型（检测或跟踪），调用YOLO模型的相应方法进行推理。
  • 在跟踪模式下，设置较低的置信度阈值（conf=0.3），并启用目标持久化跟踪（persist=True），同时指定跟踪算法配置文件（"bytetrack.yaml"）。
  • 在检测模式下，使用较高的置信度阈值（conf=0.5）进行目标检测。
• 记录当前帧的处理结束时间，并调用results[0].plot()方法生成带有检测或跟踪结果的注释帧。

2.3.5 YOLO的输出张量解析

YOLO模型的输出结果存储在results列表中，其中results[0]包含了当前帧的检测或跟踪信息。关键属性如下：

• results[0].boxes：包含检测到的目标边界框信息。
  • boxes.xywh：以（x_center, y_center, width, height）格式表示边界框的中心点坐标、宽度与高度。
  • boxes.cls：每个边界框对应的类别索引，可通过results[0].names将其映射为类别名称。
  • boxes.id（仅在跟踪模式下可用）：每个边界框的唯一跟踪ID，用于在连续帧中标识同一目标。

2.3.6 检测与跟踪逻辑

检测模式

在检测模式下，对每个检测到的目标进行类别统计：

if task == "detect":results = model.predict(frame, conf=0.5)if results[0].boxes and results[0].boxes.cls is not None:boxes = results[0].boxes.xywh.cpu()class_ids = results[0].boxes.cls.int().cpu().tolist()names = results[0].namesif count:class_counts = defaultdict(int)for cls_id in class_ids:class_counts[names[cls_id]] += 1

• 获取检测结果中的边界框坐标、类别索引以及类别名称映射表。
• 若启用了目标计数功能（count=True），则遍历类别索引列表，统计每个类别的目标数量。

跟踪模式

在跟踪模式下，利用目标的唯一ID进行更复杂的处理：

if task == "track":results = model.track(frame, conf=0.3, persist=True, tracker="bytetrack.yaml")if task == "track" and results[0].boxes.id is not None:track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()for box, cls_id, track_id in zip(boxes, class_ids, track_ids):x, y, w, h = boxclass_name = names[cls_id]if count:seen_ids_per_class[class_name].add(track_id)track_history[track_id].append((x, y))

• 获取跟踪结果中的目标ID列表。
• 遍历每个目标的边界框、类别索引与跟踪ID，执行以下操作：
  • 若启用了目标计数功能，则将当前目标的跟踪ID添加到对应类别的集合中，确保每个目标仅被计数一次。
  • 将当前目标的坐标信息添加到其跟踪历史记录中，便于后续绘制运动轨迹。

2.3.7 目标计数与轨迹绘制

在跟踪模式下，通过维护目标的唯一ID，实现对每个类别的唯一目标数量统计：

if count:seen_ids_per_class[class_name].add(track_id)

在检测模式下，仅对当前帧中的目标进行简单计数：

if task == "detect" and count:for cls_id in class_ids:class_counts[names[cls_id]] += 1

通过这两种方式，我们能够在不同任务模式下灵活地统计目标数量，满足多样化的应用场景需求。

三、推理结果与性能分析

为了评估YOLO11模型在树莓派上的推理性能，我们对其进行了全面的基准测试。测试环境为树莓派5，使用YOLO11n模型在COCO数据集上进行评估，图像尺寸设置为640×640像素。测试结果如下表所示：

格式	状态	大小 (MB)	mAP (50-95)	推理时间 (ms/帧)	FPS
PyTorch	✅	5.4	0.610	360.09	2.78
TorchScript	✅	10.5	0.608	472.03	2.12
ONNX	✅	10.2	0.608	156.84	6.38
OpenVINO	✅	10.4	0.609	80.93	12.36
TensorFlow SM	✅	26.5	0.608	510.25	1.96
TensorFlow GD	✅	10.3	0.608	515.56	1.94
TensorFlow Lite	✅	10.3	0.608	354.82	2.82
PaddlePaddle	✅	20.4	0.608	665.49	1.5
MNN	✅	10.1	0.610	115.83	8.63
NCNN	✅	10.2	0.611	292.10	3.42

从测试结果可以看出，OpenVINO和MNN格式在树莓派上表现出了较高的推理速度，分别达到了12.36 FPS和8.63 FPS。其中，OpenVINO格式在保持较高平均精度均值（mAP）的同时，具有最快的推理速度，适合对实时性要求较高的应用场景；而NCNN格式虽然在推理速度上略逊于OpenVINO，但其mAP值最高，达到了0.611，表明在检测精度方面具有一定优势。

为了进一步验证模型在实际应用中的效果，我们分别使用MNN、OpenVINO和NCNN格式进行了目标检测与跟踪任务的推理实验，并通过视频展示了推理结果。以下是部分实验结果的描述：

3.1 MNN格式推理结果

使用MNN格式进行目标检测与跟踪任务的推理实验，结果表明，该格式在树莓派上能够实现较为流畅的实时推理，平均帧率约为8-10 FPS。实验中，模型能够准确地检测出视频中的目标，并为其绘制边界框与类别标签。在跟踪任务中，目标的运动轨迹能够被清晰地绘制出来，且跟踪效果稳定，即使在目标发生遮挡或快速运动的情况下，仍能保持较好的跟踪精度。这表明MNN格式在树莓派上具有良好的适用性，能够在资源受限的嵌入式设备上实现高效的目标检测与跟踪。

3.2 OpenVINO格式推理结果

在OpenVINO格式下进行目标检测与分割任务的推理实验，结果显示，该格式在树莓派上能够实现较高的推理速度，平均帧率可达10-12 FPS。在目标检测任务中，模型能够快速准确地检测出视频中的目标，并为其绘制边界框与类别标签。在目标分割任务中，模型能够对目标进行较为精细的分割，分割结果的边界较为清晰，且与目标的实际轮廓较为贴合。这表明OpenVINO格式在树莓派上具有较高的推理效率和较好的分割精度，适合对实时性和分割精度要求较高的应用场景。

3.3 NCNN格式推理结果

使用NCNN格式进行目标检测与姿态估计任务的推理实验，实验结果表明，该格式在树莓派上能够实现较为准确的目标检测与姿态估计。在目标检测任务中，模型能够准确地检测出视频中的目标，并为其绘制边界框与类别标签。在姿态估计任务中，模型能够对目标的姿态进行较为准确的估计，并绘制出目标的关键点与姿态骨架。虽然NCNN格式的推理速度略低于OpenVINO格式，但其检测精度和姿态估计精度较高，能够满足对检测精度和姿态估计精度要求较高的应用场景。

3.4 实时检测、跟踪与计数实验结果

了模拟实时工业应用场景，我们进行了实时目标检测、跟踪与计数的实验。实验中，模型能够实时地检测出视频中的目标，并对其进行跟踪与计数。在检测任务中，模型能够准确地检测出视频中的目标，并为其绘制边界框与类别标签；在跟踪任务中，目标的运动轨迹能够被清晰地绘制出来，且跟踪效果稳定；在计数任务中，模型能够准确地统计出每个类别的目标数量，并实时显示在屏幕上。实验结果表明，该系统能够在实时场景中实现高效的目标检测、跟踪与计数，满足工业生产中的实时监控与统计需求。

四、 回顾与总结

4.1 树莓派在边缘人工智能中的重要性

树莓派作为一种经济实惠且功能强大的嵌入式计算平台，在边缘人工智能领域具有重要的应用价值。随着边缘人工智能市场的快速发展，越来越多的应用场景需要在本地进行数据处理，以减少对云端计算的依赖，降低延迟，提高数据隐私性。树莓派凭借其低功耗、高性能的特点，以及强大的社区支持，成为在边缘部署人工智能的理想选择之一。特别是树莓派5的推出，其在处理能力和硬件接口方面都有了显著提升，进一步拓展了其在边缘人工智能领域的应用范围。

4.2 YOLO11模型的优化特性

YOLO11模型是专门为边缘设备优化的目标检测模型，与YOLOv8相比，它在显著降低模型复杂度（最多降低37%）的同时，仍保持了较高的检测精度（约85%的平均精度均值）。这种优化使得YOLO11能够在资源受限的树莓派上实现高效的实时目标检测，为边缘设备上的复杂计算机视觉任务提供了可能。其轻量级的模型结构和高效的推理性能，使其成为在树莓派上部署目标检测应用的首选模型之一。