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RSS订阅原创 2.3 YOLOv8n使用自定义分辨率检测/修改使用C语言实现后处理
本文介绍了自定义分辨率模型的应用流程。首先训练自定义分辨率模型（2.3.1），然后导出训练好的模型（2.3.2），最后通过修改官方demo，使用C语言实现检测功能（2.3.3）。整个流程涵盖了从模型训练到实际应用的关键步骤，重点说明了如何将自定义模型集成到C语言开发环境中进行目标检测。
2026-02-04 10:09:10
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原创 3.3 RK3588使用通过ZLMedia创建rtsp媒体服务器
生成的库在 ZLMediaKit/release/linux/Debug/libmk_api.so 路径，c api头文件在ZLMediaKit/api/include路径。
2026-01-24 19:22:55
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原创 3.2 RK3588使用通过FFMPEG进行RTMP推流
本文介绍了使用FFmpeg进行RTMP/RTSP推流的方法。首先通过git克隆FFmpeg源码并进行基础编译配置，仅启用推流所需功能。随后详细展示了推流程序的实现代码，包括初始化AVFormatContext、设置视频/音频编码参数、创建输出流、打开编码器等关键步骤。程序采用多线程处理，通过链表结构管理音视频数据，实现了视频帧和音频帧的同步推送功能。最后说明了如何释放资源及销毁推流服务。该实现支持TCP传输协议，并针对RTSP推流进行了延迟优化设置。
2024-05-14 23:22:28
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原创 Vitis2023 嵌入式开发
新建一个 vitis_unified_ide2023 空文件夹作为工作空间，打开vitis。展开FLOW界面，点击Build编译。等待解析XSA文件，然后下一步。根据XSA文件创建平台组件。
2024-05-13 13:45:29
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原创 2.2 YOLOv8训练自己的模型并部署RK3588（Rock5B开发板）
cp Dockerfile_ubuntu_20_04_for_cp38 Dockerfilesudo docker build -t "rknn/toolkit2:20240208" .sudo docker image lssudo docker run -it -v $(pwd -P):/workplace rknn/toolkit2:20240208 /bin/bashpython convert.py ./best.onnx rk3588修改OBJ_CLASS_NUM，否则会在后处理报错
2024-04-12 20:48:44
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原创 2.1 YOLOv5s训练自己的模型并部署RK3588（Rock5B开发板）
【代码】2.1 YOLOv5训练自己的模型并部署RK3588（待完结）
2024-04-12 20:48:00
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原创 1.3 Gitea Docker搭建
执行sudo docker-compose up -d命令启动容器。新建docker-compose.yml文件，并添加如下内容。mysql用户名密码默认为：gitea:gitea。然后使用IP:3000进入gitea，进行设置。
2024-04-12 20:45:06
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空空如也
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