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RSS订阅原创 基于RK3588的多路多模型推理
你别说还真有人做过，firefly这家公司就有帮人做过这个方案，但是不是开源的。这样，每个类推理的模型就不一样了。我测试了，可以同时推理三路三个不一样的模型，也就是说在一块开发板上可以同时推理三个目标检测、分割、姿态检测模型。首先我的原始推理代码是基于多线程的，然后是基于对象来的。那就每次初始化类时，都是用多线程，然后每个类的模型不一样就行了，但是要注意后处理的匹配。目前我做的还是简单版的，因为确实没有实际项目需要我这套方案。目前手里头继续开展多路摄像头推理，原本为了推理效率，多少路就用多少块板子。
2025-07-24 08:33:31
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原创 基于RK3588的多路摄像头目标检测
所以，我的想法可能不太一样，因为知道RK3588是可以多路摄像头进行取流的，并且效果都还不错，并且算力也非常顶，拥有3核npu。单独处理YOLOn模型的int8，可以跑100多帧，所以跑四路摄像头都可以跑满摄像头帧率（30帧），所以我自个花了半天时间做了一个多路视频流的算力盒子，目前手里头就只有俩摄像头，然后可以顺利运行，并且处理效果和延迟都极低。目前公司想做一个多摄像头多视角目标检测和跟踪的系统，当然领导的想法就是多塞几块板子，多烧点钱。然后可以看到，两个摄像头检测资源占用率还是很低的。
2025-05-28 10:56:57
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原创 RK3588利用http协议+目标检测制作一个AI监控。
所以我受到sherpa-onnx框架的启示，利用http来推流，然后制作一个网页web，来进行读流，发现效果还不错，延迟基本上就200-300ms左右，帧率的话基本上跟本地读流差不多。它不断地读取摄像头的帧，将原始帧放入 RKNN 池进行推理，获取处理后的帧（带有标注信息），然后进行报警检测、录像等功能。这些线程负责从队列中获取待处理的帧，使用 RKNN 模型进行推理（执行 myFunc 函数），并对帧进行标注等操作。所以效果还是很不错的。启动，用于从摄像头捕获视频帧，并将其放入 RKNN 池进行处理。
2025-04-18 09:06:56
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原创 基于安卓平台的Yolov8+Bytetrack，实现多目标跟踪。
创作灵感#最近在实习了，主要工作是进行计算机视觉的调优。同时负责在嵌入式平台的部署。公司拿出的方案是在RK3588上面部署，但是居然不用RKNN的方案，转而用安卓平台，你敢信！？说是为了后续代码的通用，好吧...所以这一期就分享一下我在安卓平台部署yolov8+bytetrack的过程吧。。。
2025-04-01 10:17:03
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原创 RK3588将yolov8封装成ros包，并且利用rknn2的多线程运行
最近在做机器人相关的视觉，谈到机器人就绕不开ros这个话题。接下来就记录一下从0开始部署封装一个ros-yolov8-rknn2_MultiThread_pool。rk3588是拥有多核npu的，如果你只用单核npu那你就太low了。yolov8n模型都达不到30帧。在这里呢，借鉴了这位大佬的项目，因为他写的模型后处理是最方便我们进行模型转换的，非常适合小白。他的后处理函数是适配rknn官方yolo项目的。
2025-04-01 08:40:26
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原创 单目相机、双目相机、imu标定学习（单目和双目是利用OpenCV的方法，也可以利用ros1的kaliber）
2、因为板端原来只有ros2系统，所以还需要安装ros1的包，方便后续的标定。然后在ros2里下载ros1_bridge包，实现ros1和ros2的通信。3、录制imu的bag包，利用rosbag（ros1的包），去录制imu数据包（静止3h以上最佳）1、利用读取imu数据的功能包，读取imu数据，方便后续进行录制bag包。3、ros编写一个节点，用于订阅相机话题，然后在回调函数里读取yaml文件，进行图像处理。2、编写代码， 利用OpenCV去进行标定，获取相机的标定参数，得到yaml文件。
2024-06-25 21:25:57
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原创 Linux小相机（利用V4L2接口编写，保存格式为Mat）
这段时间一直在做Linux视觉相关的学习，一直弄不清楚V4L2相关的操作。所以本着学习的态度，制作一个Linux小相机。本次工程是基于正原子的i.IMX6null开发板+USB免驱摄像头+任意显示屏。至于为什么要转为Mat格式呢？因为在后期进行深度学习时，利用OpenCV来处理是非常方便的。
2024-05-20 21:32:48
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原创 全志V853的opencv4编译部署（适合小白的保姆教程）
之前一直在做全志V853的视觉开发。想要进行视觉处理，例如算法的部署、图像处理等等都需要opencv这个库。但是全志提供的普通用户SDK是没有OpenCV的，导致我在编译许多包含OpenCV的项目一直无法图通过，最主要的原因是链接不到OpenCV的库文件。而且你编译通过了，板端却没有OpenCV的链接库，在板端运行时也会出错。虽然官方论坛提供了许多OpenCV的编译示范，但是对于小白来说有一定的难度，我也不能咋看得懂。，并且在板端也能够正常运行相关程序。但是我们想要基于V853实现呀。
2024-03-29 21:30:11
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原创 基于全志V853的弹孔识别（利用Opencv库处理）
首先我们在原图中找到我们需要截取的区域，确定四个顶点，如src_points所示，其次定义这几个点映射到我们需要得到的图片中。如dst_points，我们希望得到的图片大小是500x500，所以取（0,0）（0,500）（500,0）（500,500），这几个点就对应src_points的点。1、摄像头所拍摄到的图片是存在畸变的，并且实际拍摄是存在角度的，所以我们需要对图片进行校正。之后，我们可以运用opencv的findContours函数去寻找弹孔在图片的位置，进而得到弹孔的中心坐标。
2024-03-20 22:41:14
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空空如也
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