1. 项目背景与技术选型：为何选择YOLOv8-pose+RK3588？
在计算机视觉领域，人体姿态识别一直是极具挑战性的任务。传统方案通常采用两阶段方法——先检测人体位置再进行关键点预测，这种架构虽然精度尚可，但推理速度往往难以满足实时性需求。YOLOv8-pose的突破性在于将目标检测与姿态估计统一到单阶段框架中，通过共享特征提取层实现端到端推理。实测数据显示，在COCO Keypoints验证集上，其mAP@0.5:0.95达到70.4%，比前代YOLOv7-pose快25%，这正是我们选择它的核心原因。
RK3588作为瑞芯微旗舰级AIoT芯片，其技术优势主要体现在三个方面：首先是6TOPS算力的NPU单元，支持INT8量化模型的高效推理；其次是四核Cortex-A76+四核Cortex-A55的异构设计，兼顾高性能与低功耗；最后是丰富的接口（MIPI-CSI/HDMI2.1等），便于接入各类摄像头和显示设备。这种硬件特性使其成为边缘部署的理想选择，实测中运行量化后的YOLOv8-pose模型功耗仅10W，却能稳定输出30FPS的推理帧率。
2. 环境搭建：从代码仓库到硬件适配
2.1 源码获取与工程结构
建议通过官方仓库获取最新代码：
bash复制git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics && pip install -e .
工程目录关键结构如下：
code复制├── datasets/ # 数据集存储
├── models/ # 模型定义文件
├── weights/ # 预训练权重
├── export.py # 模型导出脚本
└── train.py # 训练入口
2.2 依赖安装与硬件配置
基础环境需要Python3.8+和PyTorch1.12+，推荐使用conda创建虚拟环境：
bash复制conda create -n yolov8_pose python=3.8
conda activate yolov8_pose
pip install torch==1.12.1+cu113 t