实现100FPS视觉处理流水线的优化方案

[bolt2012-china]

目标

在现有视觉推理和目标检测流程基础上，实现100FPS的实时处理速度。

当前瓶颈分析

• 相机采集和数据传输延迟。
• 推理模型（例如YOLO/TensorRT模型）推理耗时。
• 图像预处理（resize、归一化、letterbox等）占用较多CPU。
• CPU与GPU之间的数据拷贝。
• ROS消息发布与主循环阻塞。
• 单线程队列处理，未利用多核/多线程。

优化建议

1. 多线程/多进程流水线设计：

   • 分离采集、预处理、推理、后处理、ROS发布为独立线程或进程，采用高效的无锁队列或环形缓冲区。
   • 采集线程尽可能快地抓取最新帧，丢弃延迟帧，保证低延迟。

2. 批量推理与异步处理：

   • 支持推理模型的batch推理接口，一次性处理多帧，提升GPU利用率。
   • 推理输入和输出数据采用异步CUDA流传输，减少CPU-GPU同步等待。

3. 图像预处理加速：

   • 使用OpenCV CUDA或自定义CUDA kernel在GPU端完成resize、归一化、色彩转换。
   • 只在采集时做必要的变换，后处理时用原始数据辅助。

4. 模型优化：

   • 使用TensorRT极致优化（FP16/INT8量化、层融合、动态batch等）。
   • 若模型结构支持，可裁剪部分网络层，提升实时性。

5. 减少内存拷贝：

   • 充分利用页锁定内存与Pinned Memory，避免反复分配和释放。
   • 所有处理过程尽量用零拷贝/共享内存。

6. 合理调度与缓冲：

   • 为每个阶段设置合理的缓冲长度，避免阻塞。
   • 通过时间戳剔除过时帧，保证只处理最新数据。

7. 性能监控与自适应调整：

   • 实时监控各环节耗时，动态调整batch size和队列长度。
   • 对于异常耗时，自动降级或报警。

预期效果

• 通过上述优化，预计可将整体推理与处理速度提升至100FPS甚至更高。
• 端到端延迟显著降低，视觉系统实时性更强。

后续行动

• 逐步拆解各个模块，分阶段实现和测试性能。
• 持续监控与分析，并根据瓶颈点进一步优化。

欢迎团队成员补充更多思路和实践经验！