K230开发板例程解析：GT6700-AI视觉与YOLOv8实战

硬件配置与环境搭建
K230开发板搭载嘉楠Kendryte K230双核RISC-V处理器，配备GT6700-AI视觉模组（200万像素，支持1080P@30fps）。开发环境需安装Kendryte IDE或VS Code插件，SDK版本要求≥1.8.3。通过CANMV工具链初始化摄像头驱动，配置DMA传输通道降低CPU负载。

YOLOv8模型轻量化部署
采用YOLOv8n预训练模型（2.3MB权重），通过export.py转换为ONNX格式时启用dynamic_axes适配K230的NPU动态输入。量化阶段选择INT8精度，使用SDK提供的k230_quant_tool工具生成KMODEL，实测推理速度提升3倍（帧率从8FPS升至24FPS）。

多线程数据流设计
创建双缓冲线程结构：摄像头采集线程通过V4L2接口获取图像，NPU推理线程异步处理前帧数据。关键代码段：

void* capture_thread() {
    while(1) {
        v4l2_buffer buf = dequeue_buffer();
        memcpy(shared_buffer, buf.start, FRAME_SIZE);
        signal(&frame_ready);
    }
}

性能优化技巧
内存池技术减少动态分配开销，将1920×1080图像resize至640×640时启用NPU硬件加速。实测显示，开启硬件缩放后前处理耗时从15ms降至2ms。输出层解析采用SIMD指令优化，后处理阶段避免浮点运算。

典型应用场景验证
在智能门禁场景测试中，针对人脸检测任务调整conf_thres=0.65，iou_thres=0.45。测试数据表明：光照200lux环境下准确率91.2%，推理延迟42ms（含无线传输开销）。通过修改detect.py中的ROI区域，可进一步减少误检。