一、物体检测技术选型与Android适配

1.1 主流模型架构对比

在Android设备上实现物体检测，需综合考虑模型精度与运行效率。YOLOv5作为单阶段检测器，通过CSPDarknet主干网络实现特征提取，其优势在于实时检测能力，在移动端可达到25-30FPS的推理速度。而MobileNetV2通过深度可分离卷积降低计算量，配合SSD检测头，在资源受限设备上表现出色。

实验数据显示，在COCO数据集上，YOLOv5s的mAP@0.5达到55.4%，但模型体积为14.4MB；MobileNetV2-SSD的mAP@0.5为42.3%，模型体积仅7.6MB。开发者需根据设备性能选择：高端机型优先YOLOv5，中低端设备推荐MobileNetV2。

1.2 TensorFlow Lite转换流程

将训练好的模型转换为TFLite格式需经历三个关键步骤：

1. 使用tf.saved_model.save()导出标准模型
2. 通过TFLite转换器设置优化参数：

   converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
   converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
   converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS]
   tflite_model = converter.convert()

3. 量化处理：动态范围量化可减少75%模型体积，但会带来2-3%的精度损失。对于精度敏感场景，建议采用float16量化。

二、Android端集成实现方案

2.1 依赖配置与权限管理

在app模块的build.gradle中添加：

dependencies {
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0'
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.10.0' // 可选GPU加速
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.4.4'
}

AndroidManifest.xml需声明相机权限：

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" android:required="true"/>

2.2 实时检测流程设计

1. 相机预览处理：使用CameraX API实现高效帧捕获

   val preview = Preview.Builder()
    .setTargetResolution(Size(640, 480))
    .build()
   preview.setSurfaceProvider(viewFinder.surfaceProvider)

2. 图像预处理：将NV21格式转换为RGB并调整尺寸

   fun convertYuvToRgb(yuvData: ByteArray, width: Int, height: Int): Bitmap {
    val yuv = YuvImage(yuvData, ImageFormat.NV21, width, height, null)
    val out = ByteArrayOutputStream()
    yuv.compressToJpeg(Rect(0, 0, width, height), 100, out)
    return BitmapFactory.decodeByteArray(out.toByteArray(), 0, out.size())
   }

3. 模型推理：使用Interpreter进行同步检测

   val inputTensor = TensorImage.fromBitmap(bitmap)
   val outputs = ObjectDetector.ObjectDetection.Output()
   interpreter.run(inputTensor.buffer, outputs.buffer)

三、性能优化策略

3.1 硬件加速方案

1. GPU委托：通过GPUDelegate提升推理速度

   val options = Interpreter.Options().apply {
    addDelegate(GpuDelegate())
   }

   在Snapdragon 865设备上测试，GPU加速可使YOLOv5推理时间从45ms降至28ms。

2. 多线程处理：使用HandlerThread分离相机捕获与检测线程

   private val detectionThread = HandlerThread("DetectionThread").apply { start() }
   private val detectionHandler = Handler(detectionThread.looper)

3.2 内存管理技巧

1. 采用对象池模式复用Bitmap和TensorBuffer
2. 及时释放Interpreter资源：

   override fun onDestroy() {
    super.onDestroy()
    interpreter?.close()
   }

3. 使用MemoryInfo监控内存使用：

   val memInfo = ActivityManager.MemoryInfo()
   activityManager.getMemoryInfo(memInfo)

四、典型应用场景实现

4.1 实时计数系统

在物流分拣场景中，通过物体检测实现包裹计数：

1. 设置ROI区域检测
2. 采用非极大值抑制(NMS)过滤重复框
3. 统计置信度>0.7的检测结果

4.2 增强现实叠加

结合ARCore实现虚拟信息标注：

// 将检测框转换为世界坐标
val anchor = session.createAnchor(frame.hitTest(touchPoint).first().hitPose)
val modelRenderable = ModelRenderable.builder()
    .setSource(context, Uri.parse("model.glb"))
    .build()

五、调试与测试方法

5.1 性能分析工具

1. Android Profiler：监控CPU、内存使用
2. TFLite检测工具：分析各层耗时

   adb shell am start -n org.tensorflow.lite.demos/.detection

3. 自定义日志：记录关键指标

   fun logDetectionStats(frameTime: Long, inferenceTime: Long) {
    Timber.d("Frame: %dms, Inference: %dms", frameTime, inferenceTime)
   }

5.2 测试用例设计

1. 光照测试：强光/弱光环境下的检测率
2. 遮挡测试：部分遮挡物体的识别能力
3. 多目标测试：同时检测20+个物体的性能表现

六、进阶优化方向

1. 模型剪枝：使用TensorFlow Model Optimization Toolkit移除冗余通道
2. 知识蒸馏：用大型模型指导小型模型训练
3. 动态分辨率：根据设备性能自动调整输入尺寸

实践表明，通过上述优化组合，可在中端设备上实现YOLOv5的实时检测（>25FPS），同时保持mAP@0.5>50%的精度水平。开发者应根据具体场景需求，在精度、速度和资源消耗间取得平衡。