目标检测5:采用yolov8, RK3568上推理实时视频流

文章讲述了使用RK3568芯片接收RTSP视频流,通过解码、推理和编码技术提升清晰度的过程。作者提到3568的性能有限,但经过优化后可以实现实时目标检测。此外,还提及了使用COCO数据集和如何将预训练模型转换到RKNN在3568上的应用。
部署运行你感兴趣的模型镜像

 上一个效果图,海康球机对着电脑屏幕拍,清晰度不好。

RK3568接取RTSP视频流,通过解码,推理,编码,最终并把结果推出RTSP视频流。

RK3568 推理

 

数据集采用coco的80个种类集,通过从yovo8.pt,转换成RKNN,然后跑在3568上。

3568性能太差了些,通过优化终于可以实时推理视频了。如果跑在RK3588上会很好,没钱买3588,只能先用3568调研。

如果不处理视频流,只处理图片的话,RK3568绝对够用。

RKNN输出信息:

参考:

目标检测:1预备知识

目标检测:2如何生成自己的数据集

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v8.3

Yolo-v8.3

Yolo

YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

### RK3568 平台上的 YOLOv5 视频流目标检测实现方法 要在 RK3568 平台上使用 YOLOv5 进行视频流目标检测,可以按照以下方式构建解决方案。以下是详细的说明: #### 1. 环境准备 在开始之前,需要确保开发环境已经正确配置好。这通常包括安装必要的依赖库以及设置交叉编译工具链。 - 安装基础软件包和依赖项: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python3-pip ``` - 配置 Python 开发环境并安装 OpenCV 和其他必要模块: ```bash pip3 install numpy opencv-python-headless torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 此部分操作基于 Linux 发行版完成,具体版本可能因硬件支持而异[^1]。 #### 2. 获取预训练模型文件 对于 YOLOv5 的应用来说,下载官方发布的预训练权重是非常重要的一步。可以通过访问 Ultralytics 提供的资源页面来获取这些文件。 - 下载对应大小(如 `yolov5s`)的 PyTorch 权重文件: ```bash wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt ``` 如果计划直接加载 `.rknn` 文件,则需提前转换原始模型至该格式[^2]。 #### 3. 编写或调整推理脚本 针对实时处理需求设计一段能够读取摄像头输入数据、调用神经网络预测函数并将结果显示出来的代码片段如下所示: ```python import cv2 from ultralytics import YOLO def main(): # 加载模型实例化对象 model = YOLO('yolov5s.pt') cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像机设备编号为零 while True: ret, frame = cap.read() # 抓拍当前帧图像 if not ret: break # 如果失败退出循环 results = model(frame)[0] # 对单张图片做推断得到结果列表中的第一个元素即为目标框集合 annotated_frame = results.plot() # 绘制边界矩形线段到原图之上形成标注后的视图画面 cv2.imshow("YOLOv5 Detection",annotated_frame) keypress=cv2.waitKey(1)&0xFF # 延迟一秒刷新界面等待按键事件发生 if(keypress==ord('q')): # 当按下键盘字母Q键时停止播放流程结束程序运行过程 break if __name__=='__main__': try: main() finally: cv2.destroyAllWindows() ``` 注意这里假设采用的是标准 USB 或内置 webcam 设备作为采集源;如果是 IP Camera 则应修改 URL 参数传递给 VideoCapture 构造器初始化连接地址字符串形式表示远程主机位置信息。 #### 4. 测试与优化性能表现 最后,在实际部署前还需经过充分测试验证整个系统的稳定性和效率水平是否满足预期指标要求。例如通过调节 batch size 大小或者启用 FP16 半精度计算等方式进一步提升吞吐量减少延迟时间成本等方面考虑因素较多取决于具体的业务场景特点决定最佳实践方案[^2]。 ---
评论 8
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值