<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; proing]]></copyright><item><title><![CDATA[RV1126 部署自己训练的yolov8]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/140957990</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/140957990</guid><author>proing</author><pubDate>Fri, 09 Aug 2024 16:31:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果不用这个方式，outputs会是一个，导致后面的无法正常使用。RK的GIT上相关的问题，都没人回答，这是一个坑，被我踩了一次。cd到toolkit的examples->common_function_demos->export_rknn_precompile_model文件夹下，将刚刚得到的best.rknn模型拷贝进去。采用rknn_toolkit-1.7.5-cp38-cp38-linux_x86_64.whl。进入rknn_model_zoo/example/yolov8/python。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[执行popen时报enomem错误]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/139686677</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/139686677</guid><author>proing</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2024 15:44:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[执行popen时报enomem错误。# 修改内核参数中的内存限制。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在编译内核时添加驱动的固件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/139834653</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/139834653</guid><author>proing</author><pubDate>Thu, 20 Jun 2024 21:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[在编译内核时添加驱动的固件]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测6：采用yolov8, RK3568推理的性能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/139624349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/139624349</guid><author>proing</author><pubDate>Wed, 12 Jun 2024 20:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[根据官方的数据，yolov8s模型的性能在15.4 FPS。所以基本上也吻合了这个数据。通过性能优化，发现推理，稳定的达到了FPS 13左右，NPU利用率在90%上下浮动。解析一段视频文件，1280*720, fps 24。读取视频文件，然后进行推理。本次采用模型为yolov8s.rknn，作了一次验证。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[移植USB RTL8723DU WIFI无线驱动给RK3588]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/138269661</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/138269661</guid><author>proing</author><pubDate>Wed, 01 May 2024 01:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kconfig加入source "drivers/net/wireless/rockchip_wlan/rtl8723du/Kconfig"所以需要查询当前的5.10内核是否包含8723du的驱动。通过dmesg发现可以识别到设备为无线网卡，并驱动蓝牙，但是在ifconfig中没有找到对应的wlan0。拷贝到./kernel/drivers/net/wireless/rockchip_wlan/可以得到信息6.3之前的内核是只包含了蓝牙驱动，6.3之后的内核才包含了内核驱动。获取rtl8723du的驱动。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RK3568百兆网口]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/138222757</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/138222757</guid><author>proing</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2024 16:35:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[RK3568百兆网口驱动，根据我的资源文件，Rockchip-Developer-Guide-Linux-GMAC-CN。配置DTS后，发现网口还存在一些问题。ifconfig down , ifconfig up后，就不正常。RK3568默认是千兆网口，我们需要改为百兆网口，芯片采用Micrel的百兆网口。通过查看PHY寄存器地址：可以看出哪些值不对。这是调试正常的网口了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RK3588 pose效果]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/137686679</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/137686679</guid><author>proing</author><pubDate>Fri, 12 Apr 2024 16:47:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[RK3588 人体姿态]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图片压缩，减少空间]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/137279162</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/137279162</guid><author>proing</author><pubDate>Tue, 02 Apr 2024 17:58:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[linux, arm, android上都可以部署。已做成库文件，欢迎来试用。

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[当虹科技的压缩视频 部署到rockchip上]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/137015829</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/137015829</guid><author>proing</author><pubDate>Mon, 25 Mar 2024 16:29:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[当虹科技  压缩视频 RTSP/RTMP等方式视频输入输出。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测5：采用yolov8, RK3568上推理实时视频流]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/136485546</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/136485546</guid><author>proing</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2024 18:12:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。
pt转换RKNN]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测：4yolov8检测电力行业的机械车辆]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/136052295</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/136052295</guid><author>proing</author><pubDate>Tue, 06 Feb 2024 10:13:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据集包含4类，2700张图片。挖掘机，吊车，货车，推土机已训练出yolov8模型。需要的可以联系我测验效果图。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测：3采用YOLOv8 API训练自己的模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/136028823</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/136028823</guid><author>proing</author><pubDate>Mon, 05 Feb 2024 15:32:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ultralytics 为 YOLO 模型发布了一个全新的存储库。它被构建为 用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测：2如何生成自己的数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135987765</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135987765</guid><author>proing</author><pubDate>Sun, 04 Feb 2024 16:40:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语 音、文本、视频等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础 素材的过程。机器学习需要反复学习以训练模型和提高精度，同时自动驾驶、语言大模型、AI医疗、等各大应用场景都需要标注数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[目标检测：1预备知识]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135969223</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135969223</guid><author>proing</author><pubDate>Thu, 01 Feb 2024 11:44:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[目标检测（Object Detection） 的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置 （定位），而确定识别目标的类别和位置 （分类和定位），是计算机视觉领域的核心问题之一。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Onvif协议5： 预置位的操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135919125</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135919125</guid><author>proing</author><pubDate>Mon, 29 Jan 2024 19:53:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[球机的云台预置位控制主要包含的内容有：预置位的设置、预置位的调用、预置位的删除以及预置位的名称修改等云台预置位的设置：调用Onvif协议中云台预置位设置接口，对应预置位名称的入参可以根据情况输入，字符编码必须是UTF-8格式，只是此时不给输入参数token赋值，因为当设置一个新的云台预置位时，Onvif服务端会返回一个预置位的token，如果我们需要调用这个设置的预置位时则需要使用服务端返回的这个token。这个token关系到后面对于云台预置位的所有操作内容。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Onvif协议4： 实战设备搜索]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135850894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135850894</guid><author>proing</author><pubDate>Mon, 29 Jan 2024 10:11:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[要访问一个IPC摄像头，或者说要调用IPC摄像头提供的WEB服务接口，就要先知道其IP地址，这就是「设备发现」的过程，或者叫「设备搜索」的过程。ONVIF规范并没有自己定义服务发现框架，而是复用了已经很成熟的WS-Discovery标准，WS-Discovery 协议使得服务能够被客户端发现。我们先了解下什么是WS-Discovery。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Onvif协议3： onvif协议一览]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135849820</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135849820</guid><author>proing</author><pubDate>Thu, 25 Jan 2024 17:26:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[Profile S作为profile发布系列中的排头兵，于2011年发布，2016年做了一次修订，Profile C于2013年发布，之后再依次发布Profile G/A/Q。注意：这里仅仅是列出常用接口，不是全部接口，每个模块的全部接口需要进入每个模块的WSDL中去看，点击任意一个接口就会自动跳转到对应的WSDL文档链接处。按项目需求来说，推流盒子要支持不同厂家的摄像头，但是不同厂家的摄像头的拉流地址又不同，怎么办，我总不能在盒子的。控制端关心的不是设备的型号，而是设备所提供的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Onvif协议2：使用wsdl生成onvif代码（wsse和digest鉴权）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135839214</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135839214</guid><author>proing</author><pubDate>Thu, 25 Jan 2024 11:26:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用gsoap版本gsoap_2.8.132.zip，创建generateCode文件夹将\gsoap-2.8\gsoap下的plugin，import，custom复制到generateCode将编译生成的wsdl2h和soapcpp2复制到generateCode目录下将\gsoap-2.8\gsoap下的stdsoap2.cpp，stdsoap2.h，dom.cpp复制到generateCode将\gsoap-2.8\gsoap下的typemap.dat复制到generateCode。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Onvif协议1：gSOAP是什么]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135827546</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135827546</guid><author>proing</author><pubDate>Wed, 24 Jan 2024 17:31:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[因此，通过一个简单的API得到了完美的SOAP互操作性，从而可使用用户从WSDL/SOAP/XML的细节中解脱出来，集中精力处理应用程序逻辑。gSOAP工具支持传统的C/C++代码（以及留有C接口的其他编程语言）、嵌入式系统、那些和其他SOAP程序共享计算资源和信息的实时SOAP/XML应用程序之间的集成，可以跨平台，适用不同的语言环境和穿透防火墙。该工具使用自动生成代码以及先进的映射方法，简化了基于C/C++的SOAP/XML Web service和XML应用程序的开发。像动态库的.h文件一样。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu20部署Bringing-Old-Photos-Back-to-Life]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135276302</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/proing/article/details/135276302</guid><author>proing</author><pubDate>Fri, 29 Dec 2023 17:39:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[微软的 Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 是一个开源的项目，它可以实现旧照片修复清晰和去除照片上的划痕。]]></description><category></category></item></channel></rss>