???????????????? Windows 11?RTX 3050 Ti 4GB ? Python 3.14.3??? Miniconda ?? YOLO26 ????????????? PyTorch 2.4.1 cu121 ? ultralytics?

对这台Miniconda -> 创建 Python 3.10 环境 -> 安装 PyTorch GPU 版 -> 安装 ultralytics -> 用本机已有的 yolo26n 权重做首次验证按这个顺序做，环境基本就能比较稳地搭起来。

本项目基于开发板，实现了一套完整的FPGA硬件加速YOLO实时目标检测 + WiFi无线图传方案。系统上电后自动开启WiFi热点，手机/电脑连接即可通过浏览器实时查看摄像头画面和AI检测结果，无需安装任何APP。主控芯片：Xilinx Zynq-7020（双核ARM Cortex-A9 + FPGA Artix-7）摄像头：MIPI接口摄像头，Bayer格式输出分辨率：852×480帧率：优化后可

这个项目最有价值的地方，不只是“识别到了商品”，而是把深度相机、RGB 视觉、时序规则和语音交互真正组合成了一个可运行、可解释、可扩展的无人零售原型。对于毕业设计、比赛项目、技术博客或者面试展示来说，这种完成度通常会比单点模型演示更有说服力。因为别人看到的不是某个模型跑通了，而是一整套系统已经开始具备落地雏形。如果你也在做无人零售、货架识别或者多模态视觉融合，欢迎交流。

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