产品能力|AIRIOT数据采集与控制引擎在物联网项目中的硬核应用

AIRIOT4.0物联网平台通过强大的数据采集与控制引擎解决大规模设备接入、数据不连通等问题,提供高稳定性、分布式集群和灵活扩展能力。平台支持海量驱动,具备断网续传、主备驱动功能,确保数据传输可靠性。此外,它还支持第三方系统快速集成,优化报警逻辑,实现低代码管理和智慧应用场景,如智慧光伏、能源管理、智慧园区、智慧水务和智慧电力项目。

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在物联网项目中,物联网平台通过设备接入,采集数据,远程控制,指令下发,报警联动、事件配置、数据管理等等功能,满足用户对数采数控的需求。然而,在面对大规模设备采集、设备数据不连通、信息孤岛、驱动宕机、异常报警等痛点和突发情况下,平台能力会面临极大挑战。

AIRIOT全新上线的4.0物联网平台,强大的数据采集与控制引擎在满足海量驱动接入、分布式集群、高稳定性、数据接口集成、联动报警等需求场景上,都表现出了强大的产品能力。


1、解决尬点

某电力项目需要接入IEC104驱动采集数据,平台如果不支持该设备驱动, 那就尬死了……项目机会飞了。很多专业领域都有特定的设备驱动,物联网平台对驱动的覆盖程度是一个很核心的能力。

AIRIOT物联网平台数采数控引擎的核心能力之一,就是海量驱动。覆盖了市场上90%以上的驱动类型,包括通用驱动、厂商驱动、行业驱动、定制驱动、网关驱动、云平台驱动等解决不同场景用户驱动设备接入的尬点,满足用户在项目中接入各种设备驱动的实际需求。

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2、解决焦虑

大规模的数据采集,可能会面临到采集速度慢、不稳定等问题,当一个驱动罢工,还可能会影响数据采集的完整性。

AIRIOT平台驱动实例的功能,可以为每个模型或设备指定单独的驱动实例进行数据采集。分布式集群数据采集架构,即使某个驱动出现问题,也不会对其他驱动设备造成影响,同时整个驱动设备能够无限扩展,实现高可用性和灵活拓展。

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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