可以。Intel 的 OpenVINO 方案可以部署在 Android 系统上但主要是以OpenVINO Runtime推理运行时的形式集成到原生 Android 应用中而不是直接运行您现有的 Python 脚本。 技术可行性OpenVINO 官方支持 Android根据 OpenVINO 官方文档它是完全支持 Android 平台的但其部署形式和您在 Ubuntu 上运行 Python 脚本的方式不同。对比项Ubuntu (您当前的方案)Android (您想尝试的方案)运行方式直接运行python main.py脚本将模型和代码集成到 Android App (Java/Kotlin)中核心组件OpenVINO Python API YOLO 模型OpenVINO Native (C) API开发方式脚本即写即用无需编译需要使用Android NDK进行交叉编译并将 OpenVINO 库打包进 APK适用场景开发调试、服务器、边缘设备如树莓派手机、平板、电视盒子等嵌入式移动设备 技术实现路径如果您有开发需求如果您确实有在安卓设备上运行人流统计的需求可以将当前方案移植过去核心步骤与在 Ubuntu 上编译不同环境准备需要安装Android NDK官方验证过 r20 版本并配置好交叉编译工具链。交叉编译使用 CMake 和 NDK 的 Toolchain 文件将 OpenVINO 的 C 库编译为 arm64-v8a主流手机架构或 armeabi-v7a 架构的 so 文件。编译命令示例参考bashcmake .. \ -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILEpath/to/android-ndk/build/cmake/android.toolchain.cmake \ -DANDROID_ABIarm64-v8a \ -DANDROID_PLATFORM21模型转换与集成您当前训练的 YOLO 模型OpenVINO IR 格式可以直接被 Android 端的 C Runtime 加载。您需要编写 JNI 接口或者在 Kotlin 中直接调用 OpenVINO 的 Native 方法。⚠️ 重要提醒不是直接运行 Python 脚本安卓系统不支持直接运行您现有的main.py。您需要把 Python 代码中的逻辑加载模型、循环读取帧、推理、后处理用C重写然后打包进 App。性能与功耗手机端的算力NPU/DSP利用情况取决于具体的手机芯片。OpenVINO 在安卓上通常优先走 CPU 或 GPU其加速效果可能不如在 Intel 酷睿处理器上那么明显。输入源App 需要获取相机权限将摄像头采集的Image流作为输入替换掉您代码中的cv2.VideoCapture部分。 总结如果您只是好奇或者想在手机上快速测试目前无法直接将这个脚本跑在手机上。您可能需要保持当前的 Ubuntu 环境或者考虑使用像 Termux 这样的终端模拟器尝试运行 Python但配置环境会非常复杂且不稳定。如果您是做安卓开发想把 AI 能力集成到自己的 App 中这条路是完全可行的OpenVINO 官方提供了完整的构建指南。如果您计划尝试移植需要我进一步解释某个技术环节比如如何转换模型格式或者 JNI 接口的写法吗