yolov5+rk3588
时间: 2023-11-12 19:04:54 浏览: 343
olov5是一种目标检测算法,而rk3588是瑞芯微公司推出的一款高性能芯片。yolov5+rk3588的组合可以实现高效的目标检测功能。具体实现步骤如下:
1. 在Ubuntu 20.04系统上搭建瑞芯微的npu仿真环境和测试rv1126的Debain系统下的yolov5+npu检测功能以及RKNN推理部署以及RTSP视频流解码。
2. 下载yolov5的代码和预训练模型,使用export.py脚本将模型转换为ONNX格式。
3. 在rk3588芯片上安装RKNN Toolkit,并使用该工具将ONNX模型转换为RKNN模型。
4. 在rk3588芯片上部署RKNN模型,并使用摄像头或视频流进行目标检测。
相关问题
rk3588 yolov5+deepsort
### RK3588平台YOLOv5与DeepSort集成实现
#### 环境准备
为了在RK3588平台上成功集成YOLOv5和DeepSort,需先完成基础环境搭建。这包括安装必要的依赖库、设置Android开发环境以及配置RKNN工具链。
- 安装Python及相关依赖包:`opencv-python`, `numpy`, `torchvision`等。
- 下载并编译OpenCV源码以支持硬件加速特性[^1]。
```bash
pip install opencv-python numpy torchvision
```
#### 模型转换
由于RK3588采用的是RKNN作为推理引擎,因此需要将原始的PyTorch版本YOLOv5模型转化为RKNN格式文件(.rknn),以便于后续调用。
- 使用官方提供的脚本或者自定义编写转换程序来处理此过程。
- 转换过程中可能涉及到量化参数调整等问题需要注意解决。
#### 接口设计
针对视频流输入场景下的实时跟踪需求,在应用程序内部构建数据管道连接YOLOv5检测模块同DeepSort追踪组件:
- 对每一帧图像执行目标识别操作获取候选框位置信息;
- 将上述结果传递给DeepSort算法实例化对象用于身份关联计算;
```python
from deep_sort import DeepSort
deepsort = DeepSort(
max_dist=0.2,
nn_budget=None,
)
def process_frame(frame):
detections = yolov5_model.detect(frame) # 假设此处为已训练好的yolo v5模型预测函数
bboxes = []
confidences = []
for det in detections:
bbox = list(map(int,[det['xmin'], det['ymin'], det['xmax'] - det['xmin'], det['ymax'] - det['ymin']]))
confidence = float(det['confidence'])
bboxes.append(bbox)
confidences.append(confidence)
outputs = deepsort.update(np.array(bboxes), np.array(confidences))
return outputs
```
#### 应用部署
最后一步就是把整个项目打包成APK形式发布到搭载有RK3588 SoC的实际设备上测试运行效果了。考虑到性能优化方面的要求,建议尽可能利用GPU/CPU协同工作模式加快运算速度。
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yolov5+deeosirt
yolov5 Deepsort是一种车辆和行人检测跟踪算法。它可以通过使用rk3588和rk3399pro开发板上的rknn模型来实现。该算法的部署源码和操作说明文档可以在提供的资源中找到。使用yolov5 Deepsort算法可以改善边界框漂移问题,并完善在图像中没有目标或其他情况下出现的bug。此外,它还具有一些定制选项,可以让用户根据自己的需求进行调整。
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