文章目录
- 从0到1：Windows11 Docker+RK3588部署YOLOv8-Pose人体姿态检测实战
- 一、技术背景与应用场景
- 二、环境准备：Windows11+Docker+RKNN工具链
- 1. 安装Docker Desktop for Windows
- 2. 拉取RKNN Docker镜像
- 3. 启动RKNN Docker容器
- 三、YOLOv8-Pose模型转换：从ONNX到RKNN
- 1. 下载YOLOv8-Pose ONNX模型
- 2. ONNX模型转RKNN格式
- 四、编译C++ Demo并部署到RK3588开发板
- 1. 编译YOLOv8-Pose C++ Demo
- 2. 推送程序到RK3588开发板
- 3. 在开发板上运行Demo
- 五、结果解析与优化建议
- 1. 检测结果说明
- 2. 常见问题与解决
- 3. 进阶优化方向
- 代码链接与详细流程
从0到1：Windows11 Docker+RK3588部署YOLOv8-Pose人体姿态检测实战
如果你想在RK3588开发板上实现人体姿态检测，这篇教程将带你用Windows11 Docker环境编译YOLOv8-Pose模型，并部署到开发板上运行。无需担心技术门槛，我们一步步拆解流程，让你轻松掌握边缘AI姿态检测的实现方法。
一、技术背景与应用场景
YOLOv8-Pose是当下热门的人体姿态检测模型，能实时识别人体关键节点（如关节、肢体），在健身指导、工业质检、游戏交互等领域有广泛应用：
- 健身场景：实时纠正瑜伽、健身动作的姿势偏差；
- 工业场景：检测工人操作是否规范，保障生产安全；
- 娱乐场景：用摄像头捕捉肢体动作，实现体感游戏控制。
而RK3588芯片的NPU（神经网络处理单元）能为YOLOv8-Pose提供高效算力支持，让实时推理成为可能。我们将通过Windows11 Docker环境完成模型编译，再部署到RK3588开发板上运行。
