加油站以后还能叫加油站吗?

本期栏目奉上几个与纯电动汽车充电有关的词汇:

Charge,充电;charging station,充电站;charging points,充电站点;charger,充电桩。

发展纯电动汽车已成为全球共识,多个国家宣布未来禁止销售燃油车,多个车企也正在布局纯电动汽车。作为和汽车产业紧密相连的石油公司,也正在被卷入这场电气化的改革大浪潮中。

近日,英国《每日邮报》网站报道称,荷兰石油公司壳牌在英国的充电点正式建成并投入使用,这也是壳牌在全球范围内设立的首个充电点。

《加油站》第六期:加油站以后还能叫加油站吗?

英国之所以成为壳牌最先启动充电设施建设的国家,是因为英国给燃油车留的时间并不多。英国今年年初宣布将从2040年开始禁止销售燃油车,此外,伦敦将在10月23日实行“T-Charge”计划,即对城区中心的燃油车辆征收税费。伦敦还将在2019年4月开始划定超低排放区域,而中心区域还将在2050年实现完全零排放。

不仅如此,壳牌还在近期收购了欧洲最大充电公司之一的New Motion公司,并在英国伦敦建成了首个加氢站。壳牌的布局代表着石油公司今后的发展趋势,即为汽车提供多种能源补给。未来的加油站不仅能加油,还能充电、补充氢燃料,那么加油站还能叫加油站吗?

《加油站》第六期:加油站以后还能叫加油站吗?

《每日邮报》部分报道内容:

Oil firm Shell is opening its first electric car charging points in the UK to keep pace with the global shift away from fossil fuels.

为适应全球的关注焦点从燃油车转移的发展趋势,石油公司壳牌在英国建成了首个充电点。

Today, the Anglo-Dutch company will unveil Recharge points at its petrol stations in London, Surrey and Derby.

该荷兰公司在位于英国伦敦、萨里和德比三个城市的加油站里新建了充电点,并于10月18日正式投入使用。

A further seven will open in London and Reading by the end of the year.

今年年底,壳牌还将在伦敦和雷丁再建7个充电点。

《加油站》第六期:加油站以后还能叫加油站吗?

Shell is trying to adapt to the growing electrification of vehicles which is expected to hit demand for oil.

石油的需求受到冲击,壳牌正在努力适应汽车电气化的发展趋势。

Last week it also bought New Motion, one of Europe’s largest electric vehicle charging providers, and it also recently opened a new hydrogen refuelling station in London.

壳牌还于近日收购了New Motion公司,该公司是欧洲最大的充电公司之一。此外,壳牌也于近期在伦敦建成一座加氢站。

Charging points will be able to charge 80 per cent of a vehicle’s battery in about 30 minutes.

充电点可以在30分钟内给纯电动汽车充满80%的电量。

《加油站》第六期:加油站以后还能叫加油站吗?

The company will charge customers 25p per kilowatt hour until the end of next June as an introductory offer.

作为开业优惠,截止到明年6月,壳牌的充电费用是0.25英镑/千瓦时。

According to charge-point website zap-map.com, there are currently 4,885 locations with public chargers in the UK today. Of the 13,962 chargers at these destinations just 2,520 are rapid chargers similar to the Shell Recharge systems.

据电动车站点地图服务提供商Zap-Map公布的数据,目前英国共有4885个公共充电站。而在13962个充电桩中,仅有2520个是类似于壳牌充电系统的快速充电桩。

《加油站》第六期:加油站以后还能叫加油站吗?

<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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