PaddleOCR v4部署到rknn指南

一、背景与部署价值

PaddleOCR v4作为百度开源的OCR工具库，在文本检测、方向分类和文字识别任务中展现出卓越性能。RKNN是瑞芯微电子推出的神经网络计算框架，专为ARM架构嵌入式设备优化，支持量化压缩和硬件加速。将PaddleOCR v4部署到RKNN平台，可实现以下核心价值：

1. 性能提升：通过8bit/16bit量化减少模型体积，利用NPU加速推理
2. 功耗优化：嵌入式设备端侧部署，避免云端传输能耗
3. 实时处理：满足工业检测、智能交通等场景的实时性要求
4. 隐私保护：数据本地处理，符合GDPR等隐私法规

典型应用场景包括：自助终端设备、工业质检系统、车载HUD文字识别、移动端文档扫描等。

二、部署前准备

2.1 环境配置

• 开发环境：Ubuntu 20.04 LTS + Python 3.8 + PyTorch 1.12
• 工具链：
  • RKNN Toolkit 2.0.0+（支持RK3566/3588等芯片）
  • PaddleOCR v4.0+源码
  • ONNX转换工具（需安装onnxruntime和onnx-simplifier）
• 硬件要求：
  • RK3588开发板（推荐配置：4GB RAM + 32GB eMMC）
  • 摄像头模块（支持MIPI接口）
  • 调试工具：串口线、HDMI显示器

2.2 模型准备

推荐使用PaddleOCR提供的预训练模型：

# 下载PP-OCRv4系列模型
model_list = [
    "ch_PP-OCRv4_det_infer",  # 文本检测
    "ch_PP-OCRv4_rec_infer",  # 文本识别
    "ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"  # 方向分类
]
for model in model_list:
    os.system(f"wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/{model}.tar")
    os.system(f"tar -xvf {model}.tar")

三、模型转换与优化

3.1 Paddle到ONNX转换

使用Paddle2ONNX工具进行模型格式转换：

from paddle2onnx import convert
# 检测模型转换示例
convert(
    model_file="ch_PP-OCRv4_det_infer/inference.pdmodel",
    params_file="ch_PP-OCRv4_det_infer/inference.pdiparams",
    save_file="det_model.onnx",
    opset_version=13,
    enable_onnx_checker=True
)

关键参数说明：

• opset_version：建议使用13+，支持动态shape输入
• input_shape_dict：需指定x:[1,3,640,640]等输入维度
• auto_generate_inputs：自动生成测试输入

3.2 ONNX模型简化

通过onnx-simplifier去除冗余节点：

python -m onnxsim det_model.onnx det_model_sim.onnx

简化后模型体积可减少15%-20%，推理速度提升10%左右。

3.3 RKNN模型转换

使用RKNN Toolkit进行跨平台转换：

from rknn.api import RKNN
# 初始化RKNN对象
rknn = RKNN()
# 配置转换参数
rknn.config(
    target_platform="rk3588",
    quantized_dtype="asymmetric_affine-u8",
    optimization_level=3
)
# 加载ONNX模型
ret = rknn.load_onnx(model="det_model_sim.onnx")
# 执行模型转换
ret = rknn.build(do_quantization=True)
# 导出RKNN模型
ret = rknn.export_rknn("det_model.rknn")
rknn.release()

量化配置要点：

• quantized_dtype：推荐使用非对称量化（asymmetric_affine-u8）
• dataset：需提供校准数据集（建议200+张代表性图片）
• preprocess：保持与训练时相同的归一化参数

四、RKNN模型部署

4.1 开发板环境搭建

1. 系统烧录：使用RKDevTool烧录Android 11或Linux 5.10系统
2. 驱动安装：

   # 安装NPU驱动
   echo "rknn-api" >> /etc/modules
   insmod /lib/modules/5.10.100/extra/rknn_api.ko

3. 依赖安装：

   apt install -y libopenblas-dev libjpeg-dev libpng-dev
   pip install rknn-toolkit2 numpy opencv-python

4.2 推理代码实现

import cv2
import numpy as np
from rknn.api import RKNN
class RKNNOCR:
    def __init__(self, model_path):
        self.rknn = RKNN()
        ret = self.rknn.load_rknn(model_path)
        if ret != 0:
            raise Exception("Load RKNN model failed")
        # 初始化模型
        if self.rknn.init_runtime() != 0:
            raise Exception("Init runtime environment failed")
    def preprocess(self, img):
        # 保持与训练时相同的预处理
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img = cv2.resize(img, (640, 640))
        img = img.astype(np.float32) / 255.0
        img = np.expand_dims(img, axis=0)
        return img
    def detect(self, img):
        # 输入数据需为np.float32类型
        inputs = self.preprocess(img)
        outputs = self.rknn.inference(inputs=[inputs])
        return outputs
    def __del__(self):
        self.rknn.release()
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    ocr = RKNNOCR("det_model.rknn")
    img = cv2.imread("test.jpg")
    results = ocr.detect(img)
    print("Detection results:", results)

4.3 性能优化技巧

1. 内存管理：

   • 使用rknn.release()及时释放资源
   • 避免频繁创建RKNN对象（建议单例模式）

2. 多线程优化：

   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
   class AsyncOCR:
       def __init__(self, model_path):
           self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
           self.ocr = RKNNOCR(model_path)
       def async_detect(self, img):
           return self.executor.submit(self.ocr.detect, img)

3. NPU调度优化：

   • 设置rknn.config(mean_values=[127.5], std_values=[127.5])匹配训练参数
   • 使用RKNN_EXEC_ASYNC模式提升吞吐量

五、常见问题解决方案

5.1 量化精度下降

现象：mAP指标下降超过5%
解决方案：

1. 增加校准数据集规模（建议500+张）
2. 调整量化策略：

   rknn.config(
       quantized_dtype="asymmetric_affine-u8",
       quantization_bits=8,
       do_quantization=True,
       dataset_calibration=["calibration_images/"]
   )

3. 对关键层采用混合量化（部分16bit）

5.2 模型兼容性问题

现象：RKNN转换时报错Unsupported operator: XXX
解决方案：

1. 更新RKNN Toolkit到最新版本
2. 修改ONNX模型：

   # 使用onnx-pascal替换不支持的操作
   import onnx_pascal
   model = onnx.load("model.onnx")
   model = onnx_pascal.replace_unsupported_ops(model)

3. 联系瑞芯微技术支持获取特定操作的支持

5.3 实时性不足

现象：FPS低于15
优化方案：

1. 降低输入分辨率（从640x640降至480x480）
2. 启用NPU加速：

   # 在启动脚本中添加
   export RKNN_NPU_MODE=1

3. 使用TensorRT加速（需RKNN Toolkit Pro版）

六、进阶部署方案

6.1 多模型流水线

class OCRPipeline:
    def __init__(self):
        self.det = RKNNOCR("det_model.rknn")
        self.cls = RKNNOCR("cls_model.rknn")
        self.rec = RKNNOCR("rec_model.rknn")
    def run(self, img):
        # 检测阶段
        det_results = self.det.detect(img)
        # 方向分类
        boxes = self._parse_det_results(det_results)
        rotated_imgs = []
        for box in boxes:
            rotated = self._rotate_image(img, box)
            cls_result = self.cls.detect(rotated)
            angle = self._parse_cls_result(cls_result)
            corrected = self._correct_angle(rotated, angle)
            rotated_imgs.append(corrected)
        # 识别阶段
        rec_results = []
        for img in rotated_imgs:
            rec_result = self.rec.detect(img)
            rec_results.append(self._parse_rec_result(rec_result))
        return {"boxes": boxes, "texts": rec_results}

6.2 动态分辨率支持

def dynamic_input_handler(rknn_model, input_shape):
    # 动态修改输入shape
    ret = rknn_model.config(
        input_shape_dict={"x": input_shape},
        mean_values=[127.5]*3,
        std_values=[127.5]*3
    )
    if ret != 0:
        raise Exception("Dynamic shape config failed")
    # 重新初始化运行时
    rknn_model.release()
    rknn_model.init_runtime()
    return rknn_model

七、总结与展望

PaddleOCR v4在RKNN平台的部署实现了模型体积压缩（8bit量化后约减少75%）、推理速度提升（RK3588上可达30+FPS）和能效比优化。未来发展方向包括：

1. 支持更复杂的OCR模型（如SVTR系列）
2. 集成RKNN的动态形状支持
3. 开发可视化部署工具链
4. 优化多模型协同调度策略

通过本指南，开发者可系统掌握PaddleOCR v4到RKNN的全流程部署技术，为嵌入式AI应用开发奠定坚实基础。实际部署时建议结合具体硬件平台（RK3566/3588等）进行针对性优化，并通过RKNN Toolkit提供的性能分析工具持续调优。