IntelRealSense/librealsense项目中YOLOv10s引擎在Jetson上的帧超时问题分析

问题背景

在使用Intel RealSense D435i深度相机与NVIDIA Jetson AGX Orin 64G开发套件进行实时目标检测时，开发者遇到了一个典型的技术挑战。当使用YOLOv10s的TensorRT引擎文件（.engine）进行推理时，系统会在处理若干帧后出现冻结，最终因帧超时错误而终止程序运行。

现象描述

具体表现为：当使用原始的PyTorch模型文件（.pt）时，系统运行流畅且检测精度良好；然而，当转换为TensorRT引擎文件后，程序会在运行1-2分钟后抛出"Frame didn't arrive within 5000"的运行时错误。值得注意的是，这个问题仅出现在特定模型（yolov10s.engine）上，而其他引擎文件（如yolov10x_cam1_fp32.engine）则能正常工作。

技术分析

模型转换过程

从日志中可以看到，模型转换过程经历了几个关键阶段：

1. 从PyTorch模型（16MB）转换为ONNX格式（28MB）
2. 再从ONNX转换为TensorRT引擎（32MB）
3. 转换过程中出现了INT64权重被降级为INT32的警告

可能原因分析

1. 资源分配问题：TensorRT在转换过程中自动分配了设备0（GPU），但可能存在资源分配不当的情况
2. 内存管理问题：引擎构建过程中显示峰值GPU内存使用达到260MB，可能存在内存泄漏或资源未释放
3. 模型兼容性问题：特定版本的TensorRT（8.6.2）与YOLOv10s模型可能存在兼容性问题
4. 实时性冲突：TensorRT引擎的推理过程可能阻塞了相机帧的及时获取

解决方案建议

1. 更新TensorRT版本：确保使用最新稳定版的TensorRT，以解决可能的兼容性问题
2. 环境变量调整：适当修改CUDA相关环境变量，优化GPU资源分配
3. 模型优化：尝试不同的精度模式（如FP16或INT8）以减少资源占用
4. 异步处理：实现相机帧获取与模型推理的异步处理，避免阻塞
5. 资源监控：在运行过程中实时监控GPU内存和计算资源使用情况

经验总结

在边缘计算设备上部署实时计算机视觉系统时，模型格式的选择和优化至关重要。虽然TensorRT引擎通常能提供更好的性能，但也可能引入新的问题。开发者需要在模型精度、推理速度和系统稳定性之间找到平衡点。对于RealSense相机与Jetson平台的组合，建议：

1. 充分测试不同模型格式的性能表现
2. 建立完善的错误处理和恢复机制
3. 对关键参数（如帧超时时间）进行合理配置
4. 考虑使用专门的视觉处理流水线来优化整体性能

这个问题也提醒我们，在AI与传感器融合的应用场景中，系统各组件间的协同工作能力同样重要，不能仅关注单一组件的性能优化。