rk3588 yolov5+deepsort
时间: 2025-06-18 20:10:43 浏览: 24
### 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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