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ServerARM64版本稳定性更强若需要图形界面可后续安装xubuntu-desktop。2.1 系统部署前期准备下载Ubuntu 22.04 ARM64镜像香橙派官网对应型号镜像已预装驱动推荐用BalenaEtcher将镜像烧录到16GB以上SD卡插入SD卡连接香橙派电源、网线通过SSH登录默认用户名orangepi密码orangepi。2.2 核心依赖安装ARM架构适配重点解决PyTorch、Ultralytics等包的ARM版本安装问题步骤如下# 1. 更新系统与基础依赖sudoaptupdatesudoaptupgrade-ysudoaptinstall-ypython3-pip python3-dev gcc g cmake libopencv-dev libopenblas-dev# 2. 配置pip源加速ARM包下载pip3 configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 3. 安装ARM版本PyTorch关键不能直接pip install torch# 先安装依赖sudoaptinstall-ylibjpeg-dev zlib1g-dev# 下载对应ARM架构的PyTorch和torchvision以Python 3.10为例pip3installtorch2.0.1cputorchvision0.15.2cpu-fhttps://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html# 验证安装无报错则成功python3-cimport torch; print(torch.__version__)# 4. 安装YOLOv8官方库Ultralyticspip3installultralytics# 5. 安装模型转换与推理依赖pip3installonnx onnxruntime opencv-python pillow numpy# 6. 验证YOLOv8安装yolo check# 输出All checks passed!则成功避坑指南1. 若PyTorch安装失败可直接从“香橙派官方软件源”下载预编译包2. 香橙派无独立GPU优先用CPU训练轻量化模型或在本地x86 PC训练后将模型传到香橙派。三、第二步YOLOv8田块分割模型训练本地/香橙派二选一考虑到香橙派CPU训练速度较慢YOLOv8n-seg训练100轮约需8-12小时优先推荐“本地x86 PC带GPU训练香橙派推理”若没有GPU也可在香橙派上进行轻量化训练缩小数据集、减少epochs。3.1 数据集准备通用步骤无论在哪训练数据集格式都需统一为YOLO分割格式数据集获取下载公开田块数据集如FarmLandSeg含1000张田块图像或用LabelMe标注自制数据集拍摄实地田块照片标注“田块”“非田块”两类。格式转换LabelMe标注的.json文件需转为YOLO格式txt文件每行含“类别ID 归一化坐标”转换代码如下importjsonimportosimportnumpyasnpfromPILimportImagedeflabelme2yolo(labelme_dir,yolo_dir,class_names):# 创建YOLO数据集目录结构os.makedirs(os.path.join(yolo_dir,images,train),exist_okTrue)os.makedirs(os.path.join(yolo_dir,labels,train),exist_okTrue)os.makedirs(os.path.join(yolo_dir,images,val),exist_okTrue)os.makedirs(os.path.join(yolo_dir,labels,val),exist_okTrue)# 遍历LabelMe标注文件all_files[fforfinos.listdir(labelme_dir)iff.endswith(.json)]train_filesall_files[:int(len(all_files)*0.8)]# 80%训练集val_filesall_files[int(len(all_files)*0.8):]# 20%验证集forfile_list,splitin[(train_files,train),(val_files,val)]:forjson_fileinfile_list:withopen(os.path.join(labelme_dir,json_file),r)asf:datajson.load(f)# 复制图像到对应目录img_pathos.path.join(labelme_dir,data[imagePath])imgImage.open(img_path)img.save(os.path.join(yolo_dir,images,split,data[imagePath]))# 转换坐标归一化x/宽y/高img_w,img_himg.size txt_pathos.path.join(yolo_dir,labels,split,json_file.replace(.json,.txt))withopen(txt_path,w)asf:forshapeindata[shapes]:class_idclass_names.index(shape[label])pointsnp.array(shape[points])/[img_w,img_h]# 写入YOLO格式class_id x1 y1 x2 y2 ...f.write(f{class_id} .join([f{p[0]:.6f}{p[1]:.6f}forpinpoints])\n)# 执行转换class_names为标注类别如[field, non-field]labelme2yolo(labelme_field_data,yolo_field_data,[field,non-field])数据集目录结构最终如下yolo_field_data/ ├── images/ │ ├── train/ # 训练集图像 │ └── val/ # 验证集图像 └── labels/ ├── train/ # 训练集标注 └── val/ # 验证集标注3.2 模型训练本地GPU/香橙派CPU二选一选项1本地GPU训练推荐速度快本地环境搭建参考“香橙派环境”但PyTorch安装GPU版本需匹配显卡驱动训练命令如下# 1. 编写YOLO配置文件field_config.yamlcatfield_config.yamlEOF path: ./yolo_field_data # 数据集根路径 train: images/train # 训练集路径 val: images/val # 验证集路径 nc: 2 # 类别数田块/非田块 names: [field, non-field] # 类别名称 EOF# 2. 启动训练用YOLOv8n-seg轻量模型适配香橙派yolo segment traindatafield_config.yamlmodelyolov8n-seg.ptepochs100batch16img640device0# 训练完成后最优模型保存在 runs/segment/train/weights/best.pt# 3. 评估模型查看mIoU指标分割任务核心指标yolo segment valmodelruns/segment/train/weights/best.ptdatafield_config.yaml选项2香橙派CPU轻量化训练无GPU时需缩小数据集规模、减少epochs避免训练耗时过长# 训练命令调整batch4、epochs50降低CPU负载yolo segment traindatafield_config.yamlmodelyolov8n-seg.ptepochs50batch4img640devicecpu# 评估模型yolo segment valmodelruns/segment/train/weights/best.ptdatafield_config.yaml优化技巧香橙派训练时可关闭其他进程用htop监控CPU占用若出现内存不足可将img输入尺寸改为480x480。四、第三步模型转换适配香橙派ARM架构训练出的.pt模型在香橙派上推理速度较慢需转为ONNX格式通用高效格式搭配ONNX RuntimeARM版本提升推理速度若需调用香橙派NPU可进一步转为RKNN格式需瑞芯微RKNN Toolkit。4.1 第一步.pt模型导出为ONNX格式在训练端本地/香橙派执行导出命令指定输入尺寸适配香橙派# 导出ONNX模型输入尺寸640x640opset12兼容ARM版本ONNX Runtimeyoloexportmodelruns/segment/train/weights/best.ptformatonnximgsz640,640opset12# 导出成功后在weights目录生成 best.onnx 文件# 将ONNX模型传到香橙派本地训练时scpruns/segment/train/weights/best.onnx orangepi[香橙派IP]:/home/orangepi/field_segment/4.2 第二步ONNX模型优化可选提升推理速度用ONNX Runtime的优化工具对模型进行裁剪、量化适配香橙派CPUimportonnxfromonnxruntime.quantizationimportquantize_dynamic,QuantType# 加载原始ONNX模型modelonnx.load(/home/orangepi/field_segment/best.onnx)# 动态量化INT8减少模型体积和推理耗时quantized_modelquantize_dynamic(model_inputmodel,model_output/home/orangepi/field_segment/best_quant.onnx,weight_typeQuantType.QUInt8)print(ONNX模型量化完成生成 best_quant.onnx)4.3 可选转为RKNN格式调用香橙派NPU若香橙派支持NPU如Orange Pi 5可安装RKNN Toolkit转为RKNN格式进一步提升速度# 安装RKNN ToolkitARM版本pip3installrknn-toolkit21.5.0# 转换代码rknn_convert.pyfrom rknn.apiimportRKNNif__name____main__:rknnRKNN()# 加载ONNX模型print(Loading ONNX model...)retrknn.load_onnx(model/home/orangepi/field_segment/best.onnx)ifret!0: print(Load model failed!)exit(ret)# 配置模型指定输入尺寸、归一化参数rknn.config(reorder_channel0 1 2,mean_values[[0,0,0]],std_values[[255,255,255]])# 构建模型print(Building model...)retrknn.build(do_quantizationTrue,dataset./dataset.txt)# dataset.txt为校准数据集路径ifret!0: print(Build model failed!)exit(ret)# 导出RKNN模型retrknn.export_rknn(/home/orangepi/field_segment/best.rknn)ifret!0: print(Export RKNN model failed!)exit(ret)rknn.release()print(Convert RKNN success!)# 执行转换python3 rknn_convert.py五、第四步香橙派端推理测试核心环节本环节在香橙派上完成加载优化后的ONNX或RKNN模型对实地田块图像进行分割验证效果与速度。5.1 ONNX模型推理代码通用易上手importcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeasortclassFieldSegInfer:def__init__(self,onnx_path,class_names,img_size640):self.img_sizeimg_size self.class_namesclass_names# 加载ONNX模型指定CPU providers适配香橙派self.sessionort.InferenceSession(onnx_path,providers[CPUExecutionProvider]# 香橙派无GPU用CPU)self.input_nameself.session.get_inputs()[0].name self.output_nameself.session.get_outputs()[0].namedefpreprocess(self,img_path):# 图像预处理读取→缩放→归一化→转NCHW格式imgcv2.imread(img_path)self.original_h,self.original_wimg.shape[:2]# 缩放图像到输入尺寸img_resizecv2.resize(img,(self.img_size,self.img_size))# 归一化与训练时一致img_normimg_resize/255.0# 转置HWC→CHW再扩展批次维度NCHWimg_inputnp.transpose(img_norm,(2,0,1))[np.newaxis,:,:,:].astype(np.float32)returnimg,img_inputdefpostprocess(self,img,output,threshold0.5):# 后处理解析输出→生成分割掩码→叠加到原图outputoutput[0]# 去除批次维度N1# 取田块类别index0的预测概率生成二值掩码field_mask(output[0,:,:]threshold).astype(np.uint8)*255# 缩放掩码到原始图像尺寸field_maskcv2.resize(field_mask,(self.original_w,self.original_h))# 叠加掩码到原图绿色标注田块透明度0.3img_viscv2.addWeighted(img,0.7,cv2.cvtColor(field_mask,cv2.COLOR_GRAY2BGR),0.3,0)returnimg_vis,field_maskdefinfer(self,img_path):# 完整推理流程img,img_inputself.preprocess(img_path)# 执行推理outputself.session.run([self.output_name],{self.input_name:img_input})[0]# 后处理img_vis,maskself.postprocess(img,output)returnimg_vis,mask# 执行推理if__name____main__:# 初始化推理器onnx_path为量化后的模型路径inferFieldSegInfer(onnx_path/home/orangepi/field_segment/best_quant.onnx,class_names[field,non-field],img_size640)# 测试图像路径可替换为实地拍摄的田块照片test_img_path/home/orangepi/field_segment/test_field.jpg# 推理img_vis,maskinfer.infer(test_img_path)# 保存结果cv2.imwrite(/home/orangepi/field_segment/result.jpg,img_vis)cv2.imwrite(/home/orangepi/field_segment/mask.jpg,mask)print(推理完成结果已保存为 result.jpg 和 mask.jpg)5.2 推理速度与效果验证# 1. 上传测试图像到香橙派scptest_field.jpg orangepi[香橙派IP]:/home/orangepi/field_segment/# 2. 执行推理python3 field_infer.py# 3. 查看推理速度在代码中添加计时# 在infer函数中添加importtimestarttime.time()outputself.session.run([self.output_name],{self.input_name: img_input})[0]infer_time(time.time()- start)*1000# 转为毫秒print(f单张图像推理耗时{infer_time:.2f} ms)预期效果YOLOv8n-segONNX量化后在香橙派上推理耗时约150-250ms满足边缘端近实时需求分割结果中田块区域会被绿色掩码清晰标注。5.3 可选RKNN模型推理调用NPU更快若已转为RKNN格式可通过RKNN Toolkit加载模型推理速度比ONNX快30%-50%核心代码片段fromrknn.apiimportRKNN# 加载RKNN模型rknnRKNN()retrknn.load_rknn(/home/orangepi/field_segment/best.rknn)retrknn.init_runtime()# 推理img_input为预处理后的图像outputrknn.inference(inputs[img_input])[0]# 后续后处理与ONNX推理一致六、总结与优化方向本文基于香橙派YOLOv8实现了低成本田块分割核心优势是“硬件成本低、部署简单、适配边缘场景”全流程可总结为环境搭建重点解决ARM架构下PyTorch等包的兼容问题用清华源加速下载模型训练优先本地GPU训练香橙派可做轻量化训练模型转换ONNX格式通用适配RKNN格式调用NPU提速推理测试香橙派端实现近实时分割结果可视化清晰。后续优化方向数据增强添加光照变化、作物遮挡、不同土壤类型的田块图像提升模型泛化能力模型优化用YOLOv8s-seg中等模型提升精度或进一步量化为INT4格式需ONNX Runtime支持视频流推理扩展代码支持摄像头实时采集图像实现动态田块分割多任务融合在田块分割基础上添加作物病虫害识别、株高检测等功能丰富精准农业应用场景。如果在实操中遇到香橙派环境兼容、模型转换失败等问题欢迎在评论区留言交流低成本边缘AI落地精准农业香橙派YOLOv8值得一试