在 OrangePi-5 Plus/5 Ultra 上使用 VideoPipe 与 YOLO26n 实现高性能无人机检测
视频效果展示
RK3588 无人机检测
前言
随着低空经济的快速发展，无人机检测已成为安防监控、边境巡逻、关键区域保护等场景中的重要需求。OrangePi 5 Plus 和 OrangePi 5 Ultra 作为瑞芯微 RK3588 平台的高性能开发板，凭借其强大的 NPU 算力，成为边缘端 AI 推理的理想选择。
本文将详细介绍如何基于 VideoPipe 框架，结合最新的 YOLO26n 模型，在这两款开发板上实现高效的无人机检测，并分享我们在预处理和模型量化方面的深度优化经验。
一、硬件平台与模型概述
1.1 硬件平台
- OrangePi 5 Plus: 搭载瑞芯微 RK3588 处理器，8 核 CPU + Mali-G610 GPU + 6TOPS NPU
- OrangePi 5 Ultra: 同样基于 RK3588，NPU 算力可达 16TOPS（INT8）
这两款开发板都具备强劲的 AI 推理能力，非常适合部署目标检测模型。
📷 图 1： OrangePi 5 Plus（上）与 OrangePi 5 Ultra（下）尺寸对比，右侧为标准鼠标左侧为标准键盘
1.2 YOLO26 模型
YOLO26 是 YOLO 系列的最新版本，相比前代 YOLO11，在检测精度和推理速度上都有显著提升。YOLO26n 是 nano 版本，专为资源受限的边缘设备设计：
- 参数量: 约 280 万
- 计算量: 约 6.8G FLOPs
- 输入分辨率: 640×352（非标准方形，而是更适合常用视频 1080p、720p 等的宽高比）
二、VideoPipe 框架简介
VideoPipe 是一个基于节点架构的视频分析流水线框架，专为嵌入式场景设计。其核心特点包括：
- 节点化架构: 每个处理步骤（解码、推理、跟踪、OSD 等）都是独立的节点
- 硬件加速: 深度集成 MPP（视频编解码）、RGA（2D 图像处理）、RKNN（NPU 推理）
- 低延迟: 流水线设计，最大化硬件利用率
- 易扩展: 方便添加新的节点类型和处理逻辑
典型流水线结构：
源节点 -> 预处理节点 -> 推理节点 -> OSD 节点 -> 显示节点
三、优化策略详解
3.1 输入分辨率优化：640×352
传统方案: 通常使用 640×640 或 416×416 等方形输入
优化方案: 使用 640×352 的宽高比输入
为什么这么做？
