📘 嵌入式 · 目标检测移植
🎯 30章 从入门到实战
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⚡ RK3588 / Jetson / 算能
01
课程导论与硬件选型
嵌入式AI市场现状、主流芯片对比（RK3588/Jetson/算能）、课程项目全景图
02
开发环境搭建
交叉编译链安装、SSH与串口调试、板端系统烧录与初始化
03
算法选型基础
轻量化网络对比（YOLOv8n/YOLOv5s/MobileNet-SSD）、模型复杂度与帧率关系
04
模型训练与导出
使用Ultralytics训练YOLOv8n、导出ONNX与FP16模型、验证精度损失
05
ONNX Runtime部署
ONNX Runtime交叉编译、C++推理接口封装、板端单图推理测试
06
RKNN模型转换
RKNN Toolkit安装、量化校准数据集制作、RKNN模型精度评估
07
RK3588 NPU推理
RKNN C API详解、零拷贝推理、多线程流水线设计
08
TensorRT基础
TensorRT安装与版本匹配、onnx-tensorrt工具链、trtexec性能测试
09
TensorRT高级优化
动态shape支持、INT8量化与校准、层融合与插件编写
10
DeepStream框架
DeepStream安装与配置、GStreamer管道基础、nvinfer插件集成
11
多路视频流处理
RTSP拉流、解码与批处理、多路并行推理性能调优
12
模型剪枝与蒸馏
结构化剪枝原理、基于Vitis-AI的剪枝实践、知识蒸馏训练
13
NCNN部署
NCNN交叉编译、模型转换与优化、Vulkan加速推理
14
MNN部署
MNN框架特性、模型转换与量化、ARM CPU优化
15
Tengine部署
Tengine框架安装、模型加载与推理、异构计算调度
16
OpenCV优化
NEON指令集加速、图像预处理流水线、ROI提取与缩放优化
17
后处理优化
NMS算法优化（CUDA/NEON）、Anchor解码加速、多类别输出处理
18
端到端流水线设计
生产者-消费者模型、内存池管理、延时与吞吐量平衡
19
性能分析工具
perf与gprof使用、NPU/CPU/GPU占用率监控、瓶颈定位方法
20
模型加密与保护
模型加密方案、安全启动链、防逆向工程技巧
21
多模型级联
检测+分类级联、检测+跟踪级联、模型间数据流设计
22
嵌入式实时系统
RT-Linux与PREEMPT_RT、任务优先级设计、看门狗与异常恢复
23
摄像头驱动与采集
V4L2框架、MIPI CSI摄像头配置、ISP图像调优
24
显示与渲染
DRM/KMS显示框架、OpenGL ES叠加渲染、GUI框架选择
25
网络通信
MQTT协议集成、HTTP/RTSP推流、WebSocket实时预览
26
项目实战：智能安防门禁
人脸检测+口罩识别、硬件选型与成本控制、现场部署调试
27
项目实战：工业缺陷检测
数据增强策略、小目标检测优化、产线MES对接
28
项目实战：边缘计算盒子
集群管理、OTA升级、远程监控与日志
29
项目实战：自动驾驶辅助
车道线检测+目标检测融合、多传感器时间同步、低延时要求实现
30
课程总结与进阶
常见问题FAQ、社区资源推荐、边缘AI发展趋势与学习路径