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树莓派 4B：AI 物联网完整部署方案

article 2025/2/23 22:39:40

引言

人工智能（AI）和物联网（IoT）正在快速融合，使得智能监控、工业自动化、智能家居等场景变得更加智能化。树莓派 4B 作为一款低功耗、高性价比的嵌入式计算平台，可以运行 AI 模型，并结合 IoT 设备，实现目标检测、远程报警、智能控制等功能。

本博文将详细讲解如何在树莓派 4B 上部署 AI 模型，实现 AI 物联网解决方案，包括硬件选型、软件安装、AI 模型优化、物联网集成等内容。

1️⃣ 树莓派 4B 介绍与硬件选型

1.1 树莓派 4B 介绍

树莓派 4B 是一款适合 AI 计算的低功耗开发板，支持Linux 操作系统、AI 框架（TensorFlow Lite、OpenCV），适用于智能监控、工业 AI、边缘计算等场景。

✅ 树莓派 4B 关键参数

参数	树莓派 4B 规格
CPU	四核 ARM Cortex-A72 (1.5GHz)
RAM	2GB / 4GB / 8GB
存储	microSD（可扩展 USB SSD）
I/O 接口	USB 3.0、GPIO、HDMI、CSI
操作系统	Raspberry Pi OS / Ubuntu

✅ 适合 AI 物联网的特点

低成本，适合 AI 入门（¥400-¥800）
兼容 TensorFlow Lite / OpenCV / PyTorch
支持 摄像头（CSI / USB）
支持 IoT 设备（WiFi、GPIO、MQTT）

1.2 硬件选型

✅ 推荐配件

组件	推荐型号	用途
树莓派 4B	4GB / 8GB 版本	运行 AI 计算
摄像头	Raspberry Pi Camera Module V2 / USB 摄像头	采集视频数据
存储卡	32GB / 64GB microSD	运行操作系统
电源适配器	5V 3A Type-C	保证稳定供电
散热模块	散热片 + 风扇	保持 AI 计算稳定

2️⃣ 安装树莓派操作系统与 AI 环境

2.1 安装 Raspberry Pi OS

1️⃣ 下载 Raspberry Pi Imager
2️⃣ 选择 Raspberry Pi OS 64-bit
3️⃣ 刷写到 microSD 卡
4️⃣ 启动树莓派，连接 WiFi / SSH

2.2 安装 AI 开发环境

✅ 更新系统

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

✅ 安装 Python & Pip

sudo apt install python3-pip python3-opencv

✅ 安装 TensorFlow Lite（轻量级 AI 推理）

pip3 install tflite-runtime

✅ 安装 PyTorch（深度学习框架）

pip3 install torch torchvision torchaudio

✅ 测试摄像头

fswebcam test.jpg

📌 如果 test.jpg 生成，说明摄像头连接成功！

3️⃣ 部署 AI 目标检测模型

3.1 AI 模型是什么？

AI 模型是一个经过训练的算法，能够从输入数据中提取有用的信息并做出预测。简单来说，它是一个数学函数，接收输入（如图片、文本、音频）并输出结果（如分类、目标检测）。

对于初学者，可以将 AI 模型理解为一个“训练好的程序”，它能够识别图像中的特征，例如“猫”、“人脸”或“车辆”。

3.2 AI 训练模型的基本流程

1️⃣ 数据收集：使用摄像头采集大量图片或视频数据。
2️⃣ 数据标注：使用工具（如 LabelImg）标记目标类别。
3️⃣ 选择模型架构：常见模型包括 CNN（卷积神经网络）、YOLO（目标检测）、ResNet（分类）。
4️⃣ 训练模型：在 PC 或云端使用 TensorFlow / PyTorch 训练。
5️⃣ 优化模型：使用 TensorFlow Lite / ONNX 进行量化优化，提高推理速度。
6️⃣ 部署模型：将训练好的模型移植到树莓派上运行。

📌 对于初学者的建议：如果你刚开始接触 AI，建议先使用预训练模型，比如 YOLOv5、MobileNet，这些模型已经训练好，直接可以在树莓派上运行。

3.3 下载 YOLOv5 目标检测模型

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
python detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt

📌 作用：使用 YOLOv5 进行目标检测，可识别 人脸、车辆、物品。

在这里插入图片描述

4️⃣ 结合 IoT 设备

4.1 使用 MQTT 发送 AI 识别事件并处理响应

import paho.mqtt.client as mqtt

def on_message(client, userdata, message):
    print(f"收到服务器响应: {message.payload.decode()}")

client = mqtt.Client("AI_Camera")
client.connect("mqtt.eclipse.org")
client.subscribe("home/security/response")
client.on_message = on_message

def send_alert():
    client.publish("home/security", "检测到陌生人！")
    print("已发送警报信息...")

client.loop_start()
send_alert()