深入RK3588 AI栈：YOLOv11模型部署、OpenCV集成与实时推理引擎构建详解
文章目录
- 从0到1：RK3588部署YOLOv11并结合OpenCV实现实时推理全流程（保姆级教程）
- 一、前置知识与工具准备
- 工具清单
- 二、PT模型转ONNX格式
- 步骤1：准备YOLOv11的PT模型文件
- 步骤2：执行转换命令
- 三、ONNX模型转RKNN格式
- 步骤1：搭建转换环境
- 步骤2：编写转换脚本
- 步骤3：执行转换
- 四、RK3588端模型推理（结合OpenCV）
- 步骤1：在RK3588上安装依赖
- 步骤2：编写推理脚本
- 步骤3：运行推理脚本
- 五、常见问题与解决方案
- 代码链接与详细流程
从0到1：RK3588部署YOLOv11并结合OpenCV实现实时推理全流程（保姆级教程）
如果你对在RK3588芯片上跑通YOLOv11目标检测、实现实时视频推理感兴趣，这篇教程就是为你量身打造的。不需要担心技术门槛，我们会一步步带你完成环境搭建、模型转换、部署推理的全流程，最终让你在RK3588上体验AI目标检测的丝滑快感。
一、前置知识与工具准备
在开始之前，我们先明确几个关键概念，再准备好所需工具：
- YOLOv11：当下非常流行的目标检测模型，在速度和精度之间做到了出色平衡，适合边缘设备（如RK3588）部署。
- ONNX：一种跨平台、跨框架的模型格式，是模型从训练框架（如PyTorch）转换到推理框架（如RKNN）的“桥梁”。
- RKNN：瑞芯微针对自家芯片（如RK3588）推出的模型推理框架，能让AI模型在芯片上高效运行。
- OpenC