本文基于米爾MYD-LR3576開發板，詳細記錄了如何利用500萬像素USB攝像頭實現640×640分辨率的YOLO5s目標檢測，并將結果實時輸出至1080P屏幕的全流程。通過系統級的軟硬件協同優化，最終將端到端延遲控制在40ms以內，實現了 20FPS的穩定實時檢測性能。文章重點剖析了攝像頭特性分析、顯示通路選擇、RGA硬件加速、RKNN NPU集成等關鍵技術環節，為嵌入式AI視覺系統的開發與調優提供了一套完整的思路與實踐方案。

PART 01

系統架構與性能目標
1.1 硬件平臺

• 主控芯片：Rockchip RK3576（四核A72+四核A53，6TOPS NPU，RGA，GPU，VPU）
• 攝像頭：500萬像素USB攝像頭（支持MJPEG/YUYV格式）
• 顯示器：4K HDMI顯示屏（通過Weston桌面環境顯示）
• 開發板：米爾MYD-LR3576

米爾基于RK3576核心板開發板1.2 軟件平臺使用米爾官方V2.0.0 SDK提供的buildroot鏡像，內核版本為6.1.118。系統信息如下：

root@myd-lr3576-buildroot:/# uname -aLinuxmyd-lr3576-buildroot6.1.118#1SMP Fri Sep2602:34:15UTC2025aarch64 GNU/Linux

1.3 性能目標

• 實時性：完成從攝像頭采集→NPU推理→屏幕顯示的完整流程，耗時不超過攝像頭一幀的時間。
• 輸入/輸出：盡可能提高攝像頭采集幀率，并在顯示端支持更高的輸出分辨率。
• 功能：實現YOLO5s目標檢測，并在視頻畫面中實時繪制檢測框。

PART 02

數據處理流程與優化實踐
攝像頭數據需要經歷哪些過程才能到顯示端輸出，參考下圖

2.1 CPU處理方案及其瓶頸

如果把攝像頭數據直接顯示到屏幕上，先了解清楚它們輸入輸出關系。攝像頭輸出可以用v4l2-ctl -D -d /dev/videoxx --list-formats-extDisplay輸出可用用cat /sys/kernel/debug/dri/0/state查看

根據實時性來說，需要選擇最高fps分辨率對應輸出，這里選擇640x480 20fps，那么它需要把YUYV格式替換成RGBA8888才能顯示。顯示大小不超過屏幕最大分辨率3840x2160即可。CPU處理是如下過程

若要將攝像頭采集的YUYV格式數據直接顯示到屏幕，需先轉換為RGBA8888格式。在CPU上進行格式轉換與縮放的性能如下（輸入為640×480 YUYV）：

可見，CPU在處理1080P分辨率時已接近能力上限，更高分辨率則無法滿足實時性要求。2.2 引入RGA進行硬件加速RGA作為RK3576 2D處理芯片模塊，它的作用是對圖片做旋轉，縮放，旋轉，鏡像以及格式轉換。根據手冊信息，它能處理數據的性能是物理地址>DMA>虛擬地址。那么用RGA來替換CPU的格式轉換和縮放。

RGA是一次進行轉換和縮放，下面是對比CPU運算的對比圖使用RGA替代CPU進行格式轉換與縮放后，性能對比如下：

RGA的引入帶來了數量級的性能提升，尤其是DMA模式，大幅降低了處理延遲。2.3 GPU直接顯示方案調試階段常使用OpenCV的imshow顯示圖像，但其依賴CPU參與，無法滿足實時性要求。系統實際采用DRM顯示框架與Weston桌面環境，因此我們選用Wayland-client方案進行直接顯示，實現GPU直顯。

不同輸入模式下的顯示耗時對比：

2.4 NPU推理流程與耗時分析

通用模型，通過rknn-toolkit2轉換成rknn后就可以通過RKNN API來調用和推導。使用rknn_model_zoo yolo5模型進行轉換后生成模型，yolov5s-640-640.rknn和coco80labels_list.txt，以及一些調用參考代碼。它的輸入必須是640x640RGB格式。rknn推理虛擬地址關鍵步驟如下：

實際測試后rknn_run這個階段大概耗時26~31ms之間rknnoutputsget獲取數據后即可進行內部處理，檢測出目標，坐標，信心指數，根據實際需求繪制在屏幕上，這一步可以多進程異步處理，不算在串行時間內，筆者測試大概會多花8ms左右。

因此總計一下攝像頭實時采集NPU推理到顯示整個過程耗時情況

結論：NPU推理階段（T2）仍是系統的主要耗時環節。但通過DMA+RGA+直接顯示的優化組合，系統整體延遲大幅降低，且在高分辨率輸出下仍能保持穩定的幀率。

2.5 多攝像頭系統資源占用分析

• 虛擬內存方案

1個攝像頭

4個攝像頭

• Dma方案

1路攝像頭輸出

2路攝像頭輸入

PART 03

總結
在嵌入式AI視覺系統中，NPU的算力是決定性能上限的關鍵因素。然而，要達到這一上限，必須構建高效的數據流水線。本文實踐表明，通過RGA硬件加速、DMA零拷貝數據傳輸以及GPU直接顯示的協同優化，能夠徹底釋放 RK3576平臺的異構計算潛力，將端到端延遲控制在數十毫秒內，實現高清、實時的目標檢測應用。這一優化思路同樣適用于其他具備類似硬件加速單元的嵌入式AI平臺。