大家好，我们是 Raspberry Pi。

近年来，计算机视觉技术快速发展，越来越多 AI 应用开始从云端走向边缘设备。对于开发者而言，如何在小型计算平台上高效运行 AI 模型，成为探索边缘智能的重要方向。

现在，借助 Ultralytics YOLO 和 OpenVINO 工具套件，开发者可以在 Raspberry Pi 平台上部署目标检测模型，实现实时计算机视觉应用。

使用 YOLO 在 Raspberry Pi 上实现目标检测

YOLO（You Only Look Once）是一类广泛应用于计算机视觉领域的目标检测模型。

与传统目标检测方法不同，YOLO 采用单阶段检测架构，可以在一次推理过程中同时完成目标定位和分类，因此具有较好的实时性能。

通过 Raspberry Pi 摄像头模块采集图像，结合 YOLO 模型，开发者可以实现：

• 物体检测

• 人员识别

• 场景分析

• 智能监控

• 机器人视觉

等多种计算机视觉应用。

使用 OpenVINO 优化模型推理

为了让 AI 模型能够更加高效地运行在边缘设备上，模型部署通常需要经过优化。

OpenVINO 是一个用于优化和部署 AI 推理模型的工具套件，可以帮助开发者：

• 优化深度学习模型；

• 转换模型格式；

• 提升推理效率；

• 简化 AI 应用部署流程。

通过将 Ultralytics YOLO 模型与 OpenVINO 结合，开发者可以进一步提升 Raspberry Pi 上 AI 推理应用的运行效率。

从模型部署到实际应用

Raspberry Pi 提供了灵活的硬件平台和丰富的软件生态，使开发者能够快速探索 AI 视觉项目。

基于 Raspberry Pi、摄像头、Ultralytics YOLO 和 OpenVINO，开发者可以构建：

智能摄像头系统
机器人视觉平台
智能家居设备
边缘 AI 应用
工业视觉原型

这些应用无需完全依赖云端计算，可以在设备端完成实时分析，为低延迟、高可靠性的智能设备提供更多可能。

开启 Raspberry Pi 上的边缘 AI 探索

从学习 Python 和 Linux，
到运行人工智能模型；

从简单硬件控制，
到复杂计算机视觉应用。

Raspberry Pi 持续帮助开发者探索更多技术可能。

通过 Ultralytics YOLO + OpenVINO，开发者可以更加便捷地将 AI 能力带入真实设备，让 Raspberry Pi 成为探索边缘智能的重要平台。