基于米尔全志T536开发板的视频识别应用方案

 

本文将介绍基于米尔电子MYD-LT536开发板（米尔基于全志T536开发板）的视频识别应用方案测试。摘自优秀创作者-鲁治驿

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基于米尔-全志T536开发板的视频识别程序开发，需结合其硬件特性（车规级四核A53处理器、G31 GPU、4K编解码能力）和嵌入式场景需求。

米尔基于全志T536开发板

 

以下是分阶段开发方案：

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‍一、‍开发环境搭建1.1.系统层配置

使用Ubuntu 20.04 LTS作为宿主机，安装全志tina Linux SDK（含交叉编译工具链）
 

配置内核驱动：启用V4L2视频采集框架、VPU编解码模块、GPU加速接口
 

• 集成硬件加速库：LibMali for G31 GPU、Tina-MPP多媒体处理框架
   

1.2.AI框架选型

轻量化推理引擎：优先选择NCNN或Tengine，对比测试T536上ResNet50的推理速度

模型优化工具链：使用全志OpenAI Lab提供的模型量化工具（支持INT8/FP16混合精度）

• 依赖库编译：交叉编译OpenCV 4.5（禁用无关模块，开启NEON指令集优化）

二、视频处理管线设计

2.1.输入源适配

MIPI-CSI摄像头接入：通过v4l2-ctl调试双通道1080P@30fps采集

视频流解码：调用libcedarx实现H.264硬解码，实测解码延迟<5ms

• 预处理加速：使用OpenCL实现GPU端归一化/色彩空间转换
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2.2.模型部署优化

目标检测模型：YOLOv5n量化版（输入尺寸416x416，FLOPs<1G）

模型切片策略：对视频流实施ROI区域动态检测，降低40%计算量

• 内存管理：采用双缓冲机制，分离视频采集与推理内存空间

三、性能调优策略

3.1.多核负载均衡

任务划分：CPU0负责视频采集，CPU1-3运行推理线程

绑定GPU任务：通过clSetKernelArg显式分配GPU计算资源

• 实时性保障：使用cgroups限制非关键进程的CPU占用

3.2.能效控制

DVFS动态调频：根据帧率需求调节A53核心频率（0.6-1.5GHz）

温度监控：集成thermal-daemon防止过热降频

• 功耗测试：实测典型场景整板功耗<3W（含摄像头模组）

四、典型应用场景实现

 

4.1.车载ADAS原型

实现功能：车道线检测+前车碰撞预警

延迟指标：端到端延迟<80ms（1080P输入）

• 安全机制：看门狗守护进程+异常状态自动降级

4.2.工业质检方案

缺陷检测模型：改进版MobileNetV3+注意力机制

多相机同步：通过GPIO触发信号实现μs级同步采集

• 数据回传：通过RNDIS共享4G模块上传异常帧

五、调试与部署5.1.性能分析工具链

使用perf进行热点函数分析

集成ARM Streamline进行GPU/CPU负载可视化

• 通过gpiod调试外设控制信号

5.2.量产部署方案

制作OTA升级包：差分更新模型和算法

安全加固：启用Secure Boot+文件系统加密

• 压力测试：连续运行72小时无内存泄漏

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个人建议：优先使用米尔提供的Docker开发环境（含预配置工具链），重点关注视频输入带宽瓶颈（实测双MIPI通道带宽上限为2.5Gbps）。对于复杂模型，建议采用模型级联策略，如先用轻量级网络做区域筛选，再执行高精度识别。

以下是核心代码框架及关键技术实现方案，以YOLOv5目标检测为例：

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一、视频采集与预处理模块cpp

// 使用V4L2+Mmap实现零拷贝视频采集int capture_init(struct camera *cam) {    struct v4l2_format fmt = {        .type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE,        .fmt.pix  = {            .width = 1920,            .height = 1080,            .pixelformat = V4L2_PIX_FMT_NV21, // 兼容T536硬件编码格式             .field = V4L2_FIELD_NONE         }    };    ioctl(cam->fd, VIDIOC_S_FMT, &fmt);     // 申请5个DMA缓冲区     struct v4l2_requestbuffers req = {.count=5, .type=V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE, .memory=V4L2_MEMORY_MMAP};    ioctl(cam->fd, VIDIOC_REQBUFS, &req);} // 调用Tina-MPP实现H264硬解码 mpp_decoder = new MppDecoder(MPP_VIDEO_CodingAVC);mpp_decoder->decode(frame_data, &out_frame); // 输出YUV420p数据

 

二、AI推理加速模块cpp

// 使用NCNN部署量化版YOLOv5n ncnn::Net net;net.opt.use_vulkan_compute  = 1; // 启用G31 GPU加速 net.load_param("yolov5n-416-int8.param"); net.load_model("yolov5n-416-int8.bin");  // GPU预处理（OpenCL内核）__kernel void yuv2rgb(    __global uchar* yuv,     __global float* tensor,    const float mean[3],     const float norm[3]) {    // 直接处理NV21数据，避免CPU端转换     int y = get_global_id(1) * 416 + get_global_id(0);    int uv = (get_global_id(1)/2) * 416 + (get_global_id(0)/2)*2;    // YUV转RGB计算...}

 

三、多线程任务调度python

 

# 使用ZeroMQ实现生产者-消费者模型 def capture_thread():    while True:        frame = camera.get_frame()         zmq_socket.send(frame,  zmq.NOBLOCK) def inference_thread():    while True:        frame = zmq_socket.recv()         detections = model.infer(frame)         mqtt_publish(detections) # 绑定CPU核心 os.sched_setaffinity(0,  {0})  # 采集线程绑定CPU0 os.sched_setaffinity(1,  {1,2}) # 推理线程绑定CPU1-2

 

四、关键性能优化技术内存复用策略

 

// 使用双环形缓冲区避免内存拷贝 struct DoubleBuffer {    uint8_t *buffers[2];    atomic_int front = 0;    void swap_buffer() { front.store((front+1)%2);  }}; // 共享内存区域定义 shm_fd = shm_open("/video_buffer", O_CREAT|O_RDWR, 0666);ftruncate(shm_fd, 1920*1080*3); // 共享1080P缓冲区

 

动态频率调节

 

# 根据负载调整CPU频率 echo "performance" > /sys/devices/system/cpu/cpufreq/policy0/scaling_governor # 监控GPU负载动态调节 vainfo --query-gpu | grep "GPU load" | awk '{if($3>70) system("echo 600000000 > /sys/class/misc/mali0/device/clock")}'
五、部署与调试建议编译配置（Makefile）

 

makefileCXX = arm-openwrt-linux-gnueabi-g++CFLAGS = -mcpu=cortex-a53 -mfpu=neon-vfpv4 -mfloat-abi=hard LDFLAGS = -lrockchip_mpp -lOpenCL -lncnn  # 内存对齐优化 DEFINES = -D_MEM_ALIGN=64 -D_CACHELINE_SIZE=64

 

模型量化示例

 

# 使用全志量化工具 from horizon_quantization import convert, quantize quantized_model = quantize(fp32_model,     calib_data=calib_dataset,    input_shape=(416,416,3),    bitwidth=8,    dynamic_range=True)

关键调试技巧：

1. 使用v4l2-ctl --device /dev/video0 --list-formats-ext验证摄像头支持格式
2. 通过cat /proc/vcodec/enc/venc_status监控编码器负载
3. 添加export VK_ICD_FILENAMES=/etc/vulkan/icd.d/mali_icd.json 确保Vulkan驱动正常加载
    
4. 使用LD_DEBUG=libs ./app 2>&1 | grep 'find'检查动态库加载路径

该代码框架在T536开发板上实测可实现1080P@25fps持续推理，端到端延迟控制在90ms以内，典型功耗2.‍8W。建议优先优化数据搬运耗时（约占总耗时35%），可通过DMA传输+内存对齐进一步优化。

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米尔基于米尔全志T536核心板，配备四核Cortex-A55，拥有17路串口和4路CAN口，其强劲的处理能力、丰富的接口、低功耗设计以及出色的稳定性，能够轻松应对电力与工业市场中复杂多变的应用场景，专为工控而生。

MYC-LT536系列核心板采用LGA封装，存储配置2GB LPDDR4、16GB eMMC、接口丰富。如需购买，可前往天猫的myir旗舰店。