1. 项目概述：当边缘计算遇上计算机视觉
去年在为一个智能货架项目做POC时，我首次尝试在Arduino UNO Q上部署YOLOv5n模型。这个仅有信用卡大小的开发板，运行着完整的Linux系统，却能以30FPS的速度实时识别货架商品，完全颠覆了我对边缘设备性能的认知。今天要分享的正是这套经过实战检验的物体识别部署方案。
Arduino UNO Q本质上是一台搭载Allwinner H616四核Cortex-A53处理器的微型计算机，主频1.5GHz，配备1GB RAM。相比传统MCU，它最大的优势是能运行完整的Armbian Linux系统，这使得我们可以直接使用OpenCV的DNN模块来部署ONNX格式的YOLO模型。在边缘端实现物体识别，既能降低网络延迟，又能保护数据隐私，特别适合智能零售、工业质检等对实时性要求高的场景。
2. 硬件准备与环境配置
2.1 开发板开箱与基础设置
刚拿到Arduino UNO Q时，建议先进行以下基础检查：
- 确认Type-C电源支持5V/2A输出（实测电流不足会导致WiFi断连）
- 准备一张至少16GB的microSD卡（推荐使用SanDisk Extreme系列）
- 下载最新版Armbian镜像（当前稳定版为Armbian_23.08）
首次启动时，通过串口终端完成初始配置：
bash复制sudo armbian-config
在系统配置中选择中文locale、时区（Asia/Shanghai），并创建新用户。特别注意要启用WiFi和SSH服务，这样后续就可以摆脱有线连接了。
避坑提示：首次登录务必修改默认密码！我曾遇到过因使用默认密码导致设备被恶意挖矿的情况。
2.2 系统优化与依赖安装
为了让YOLO模型运行更流畅，需要进行系统级优化：
bash复制# 关闭不必要的服务
sudo systemctl disable bluetooth.service
sudo systemctl disable avahi-daemon.service
# 调整交换分区大小
sudo nano /etc/dphys-swapfile
# 修改CONF_SWAPSIZE=1024
sudo systemctl restart dphys-swapfile
# 安