香橙派5使用NPU加速yolov5的实时视频推理（一）

前言：

        寒假里，博主完成了树莓派4B搭载yolofastest-V2的ncnn加速，效果挺不错的，但总感觉还是稍微差点意思，于是就购买了一块香橙派5，想要用RK3588芯片自带的NPU来加速深度学习的部署，在2023年3月4日也是完成了香橙派5的NPU加速深度学习部分，其效果也确实非常可观，在画质较低的情况下，运行速度达到了100fps以上，下面是我在B站发布的效果视频点我跳转。这篇博客也是为了总结一下玩香橙派5的时候遇到的坑。

准备材料：

        1、香橙派5

        2、一台windows10或windows11的电脑

        3、一个内部带有Ubuntu20.04的移动硬盘（如果没有，也可以用VMware安装个虚拟机也行）。

        3、USB摄像头（某宝上有卖的，啥都可以）用来做视频识别

        4、64G内存卡（烧录了官方的Debian11系统）、HDMI线、显示屏、官方的电源线、键鼠套装

        5、香橙派5官方提供的无线网卡（其他网卡应该也行，只不过当时我买了，即使安装了驱动也没上成网）

        6、散热壳（也是某宝买的，不是官方的）

 说明：

        关于RKNN，官方给出了两种思路，一种是关于C的，另一种是关于Python的，这里我只介绍Python有关部分。

        在接下