如何在无人机上部署YOLOv4：从硬件选型到实时推理的全流程指南

一、无人机硬件选型与适配

无人机搭载YOLOv4需平衡算力、功耗与载重，核心硬件包括计算单元、摄像头及电源系统。

1.1 计算单元选型

嵌入式平台：NVIDIA Jetson系列（如Xavier NX/AGX）提供GPU加速，适合高帧率检测，但功耗较高（10-30W）。
轻量级方案：瑞芯微RK3588（4核A76+G610 GPU）或高通RB5平台，功耗低于10W，适合小型无人机。
边缘AI芯片：英特尔Myriad X VPU（低至1.2W）或华为昇腾310，需权衡模型兼容性。

关键参数：需满足YOLOv4在TensorRT加速下至少15FPS的推理速度（以640x640输入为例）。

1.2 摄像头配置

分辨率：推荐4K（3840x2160）或1080P（1920x1080），过高分辨率会降低帧率。
接口类型：USB3.0（5Gbps带宽）或MIPI CSI-2（低延迟，适合嵌入式平台）。
镜头选择：广角镜头（120°FOV）适合大范围检测，定焦镜头（如8mm）适合远距离目标。

示例配置：Jetson Xavier NX + 索尼IMX477摄像头（12.3MP，CSI-2接口），总功耗约25W。

二、开发环境搭建

2.1 系统与驱动安装

基础系统：Ubuntu 18.04/20.04 LTS（推荐L4T R32.6.1+）。

驱动配置：

# Jetson平台安装TensorRT
sudo apt-get install libnvinfer8 libnvonnxparsers8
# 摄像头驱动（以IMX477为例）
sudo modprobe tegra-video-output

2.2 深度学习框架部署

PyTorch安装：

# 从源码编译PyTorch 1.8（兼容Jetson）
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch && git checkout v1.8.0
export USE_CUDA=1 USE_CUDNN=1
python setup.py install

TensorRT优化：使用trtexec工具测试模型性能：
```
trtexec --onnx=yolov4.onnx --fp16 --batch=1
```

三、YOLOv4模型优化

3.1 模型转换与量化

ONNX导出：

import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov4')  # 需适配YOLOv4
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov4.onnx", 
                 input_names=['input'], output_names=['output'],
                 dynamic_axes={'input': {0: 'batch'}, 'output': {0: 'batch'}})

TensorRT引擎生成：

from tensorrt import Builder, NetworkDefinition
builder = Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network()
parser = onnx_parser.create_onnx_config(network, "yolov4.onnx")
engine = builder.build_cuda_engine(network)

3.2 动态输入与批处理

动态形状支持：在ONNX中定义min_shape=[1,3,320,320], opt_shape=[1,3,640,640], max_shape=[1,3,1280,1280]。
批处理优化：通过trtexec --batch=4测试多帧并行推理性能。

四、实时推理实现

4.1 摄像头数据流处理

import cv2
import pycuda.driver as cuda
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture("nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM),width=1920,height=1080 ! appsink")
# 分配CUDA内存
d_input = cuda.mem_alloc(1 * 3 * 640 * 640 * 4)  # FP32格式
# 推理循环
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret: break
    # 预处理（缩放+归一化）
    img_resized = cv2.resize(frame, (640, 640))
    img_np = img_resized.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) / 255.0
    # 拷贝到GPU
    np.copyto(d_input.host, img_np.ravel())
    cuda.memcpy_htod(d_input, d_input.host)
    # 执行推理（需绑定引擎输入/输出）
    context.execute_async(bindings=[int(d_input), ...], stream_handle=stream.handle)

4.2 后处理与可视化

NMS加速：使用CUDA实现非极大值抑制，比OpenCV快3倍。

OpenCV渲染：

for box, conf, cls in detections:
    x, y, w, h = map(int, box)
    cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
    cv2.putText(frame, f"{CLASSES[cls]}: {conf:.2f}", (x,y-10), 
               cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,0,0), 2)

五、性能调优与测试

5.1 延迟优化技巧

内核融合：将Conv+BN+ReLU合并为单个TensorRT层，减少内存访问。
精度混合：对卷积层使用FP16，对检测头保持FP32。
多流并行：使用CUDA流实现摄像头读取与推理重叠。

5.2 实际场景测试

数据集：使用自定义无人机视角数据集（如UAVDT）。
指标：
- 精度：mAP@0.5需≥85%
- 速度：端到端延迟≤100ms（包括摄像头采集）
- 功耗：连续运行1小时电池剩余≥20%

测试脚本示例：

import time
start = time.time()
for _ in range(100):
    # 推理循环
    pass
fps = 100 / (time.time() - start)
print(f"Average FPS: {fps:.2f}")

六、部署与维护

6.1 系统固化

使用dd命令将系统镜像备份到SSD：

sudo dd if=/dev/nvme0n1 of=jetson_backup.img bs=4M

配置看门狗定时器防止崩溃：

echo "1" > /sys/class/watchdog/watchdog0/enable

6.2 远程监控

通过WebSocket推送检测结果：

import asyncio
import websockets
async def send_detection(detections):
    async with websockets.connect("ws://server:8765") as ws:
        await ws.send(str(detections))

七、常见问题解决方案

CUDA内存不足：减少--workspace大小（默认2GB），或使用trtexec --memory_stats分析。
模型精度下降：检查ONNX导出时是否包含opset_version=11。
摄像头延迟：调整GStreamer管道参数（如latency=0）。

通过上述流程，可在Jetson AGX Xavier上实现YOLOv4的30FPS实时检测（输入640x640，FP16精度），满足大多数无人机应用场景需求。实际部署时需根据具体硬件调整参数，并通过持续迭代优化模型与系统配置。