【经验分享】RDK X5 三分钟跑通 YOLOv8 目标检测（USB 摄像头 + 实时 Web 预览）

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大家好！今天给大家分享一个 RDK X5 上快速跑通 YOLO 系列目标检测的保姆级教程，全程不需要复杂配置，复制粘贴命令就能跑通，还能直接在浏览器看实时检测效果~

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准备工作

• 硬件：RDK X5 开发者套件 + 普通 USB 免驱摄像头
• 系统：官方 Ubuntu 22.04 镜像（预装 TROS Humble，开箱即用）
• 网络：PC 和 RDK 在同一局域网

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运行步骤（3条命令搞定）

1. 确认环境（先插好摄像头，执行以下命令检查）：

   # 确认摄像头识别正常
   ls /dev/video*
   # 确认TROS环境存在
   ls /opt/tros/humble/setup.bash
   

   正常输出会看到 /dev/video0 /dev/video1 和 /opt/tros/humble/setup.bash，说明环境没问题。

2. 启动 YOLOv8 检测：

   # 加载TROS环境
   source /opt/tros/humble/setup.bash
   # 配置摄像头类型为USB
   export CAM_TYPE=usb
   # 启动检测（默认YOLOv8，1920x1080分辨率）
   ros2 launch dnn_node_example dnn_node_example.launch.py \
     dnn_example_config_file:=config/yolov8workconfig.json \
     dnn_example_image_width:=1920 \
     dnn_example_image_height:=1080 &
   

3. 查看效果：
   启动后在同一局域网的 PC 浏览器打开：http://[你的RDK设备IP]:8000，就能看到摄像头实时画面和检测框啦！

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运行效果与预期输出

• 终端日志：启动后会打印帧率信息，YOLOv8n 在 X5 上纯推理帧率可达 140fps，和摄像头输入对齐时稳定 15-30fps：

  [example-3] [WARN] [1775626561.286471121] [dnn_example_node]: Sub img fps: 14.66, Smart fps: 14.66, infer time ms: 68
  

• 可视化效果：支持 COCO 数据集 80 种类别检测（人、车、动物、日常物品等），检测框会实时叠加在画面上。

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扩展玩法

1. 切换其他 YOLO 版本：只需修改启动命令中的配置文件参数：

   • YOLOv2：dnn_example_config_file:=config/yolov2workconfig.json
   • YOLOv3：dnn_example_config_file:=config/yolov3workconfig.json
   • YOLOv5：dnn_example_config_file:=config/yolov5workconfig.json
   • YOLOv10/11/12：对应修改配置文件名即可

2. 使用 MIPI 摄像头：把 export CAM_TYPE=usb 改成 export CAM_TYPE=mipi，其余步骤完全一致。

3. 停止运行：执行 pkill -f "ros2 launch dnn_node_example" 即可终止后台进程。

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常见问题

• 看不到画面？检查 8000 端口是否被占用，或者防火墙是否放行，确认 RDK 和 PC 在同一局域网。
• 帧率低？可以降低输入分辨率（比如改成 1280x720），或者换成更轻量的 YOLOv8n 模型。
• 摄像头识别不到？检查 USB 接口是否插紧，执行 lsusb 看有没有摄像头设备。

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大家有问题欢迎在评论区交流~