Hi3519DV500开机LOGO

本文介绍了在Uboot阶段如何成功显示jpg图片作为LOGO,强调了在执行decjpg0命令前必须先关闭dcache,否则可能导致命令执行失败。

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uboot阶段要开启LOGO显示jpg图片,需要先关dcache,否则decjpg 0命令执行失败。

Hi3519DV500海思Hisilicon)推出的一款高性能视频处理芯片,广泛应用于智能安防、视频监控等领域。它具备较强的视频解码能力和一定的AI计算能力,支持运行轻量级的深度学习模型,如YOLO系列目标检测模型。 在 Hi3519DV500 上实现 YOLO 目标检测,通常需要以下几个关键步骤: ### 1. 模型选择与优化 YOLO 系列模型有多个版本,如 YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv8 等。由于 Hi3519DV500 的计算资源有限,推荐使用轻量化的模型版本,如 YOLOv5s 或 YOLOv8n。这些模型在保持较高检测精度的同时,减少了计算量和内存占用。 ### 2. 模型转换与量化 Hi3519DV500 支持使用 HiSVP(Hisilicon Smart Vision Platform)进行 AI 模型部署。通常需要将训练好的 YOLO 模型转换为 HiSVP 支持的格式(如 WKK 模型格式)。转换过程包括: - 使用 ONNX 将 PyTorch 或 TensorFlow 模型导出为 ONNX 格式。 - 使用 Hi3519DV500 SDK 提供的模型转换工具将 ONNX 模型转换为 WKK 模型。 - 对模型进行量化处理,以提高推理速度并降低内存占用。Hi3519DV500 支持 8 位整型量化。 ### 3. SDK 环境搭建 Hi3519DV500 的开发通常基于海思提供的 SDK,包括交叉编译环境、驱动支持、图像处理库和 AI 推理库。需要配置交叉编译工具链,并将 YOLO 模型部署到开发板上运行。 ### 4. 图像预处理与后处理 YOLO 模型的输入通常是固定尺寸的图像(如 640x640)。在 Hi3519DV500 上,可以使用其内置的图像处理模块(如 VPSS)进行图像缩放、色彩空间转换等预处理操作。推理完成后,还需对输出进行后处理,包括非极大值抑制(NMS)和边界框解码。 ### 5. 性能优化 为了在 Hi3519DV500 上获得更好的推理性能,可以采取以下优化措施: - 使用多线程处理,将图像采集、预处理、推理和后处理分配到不同的线程中。 - 启用硬件加速功能,如利用 Hi3519DV500 的 NPU 进行推理加速。 - 调整模型输入分辨率,根据实际需求在精度与速度之间取得平衡。 ### 示例代码(伪代码) 以下是一个简单的伪代码示例,展示如何在 Hi3519DV500 上部署 YOLO 模型: ```c // 初始化 Hi3519DV500 SDK HI_S32 s32Ret = HI_MPI_SYS_Init(); if (s32Ret != HI_SUCCESS) { // 错误处理 } // 加载 YOLO 模型 HI_S32 modelFd = open("yolov5s.wkk", O_RDONLY); if (modelFd < 0) { // 错误处理 } // 分配内存并加载模型 HI_U64 modelSize = get_file_size("yolov5s.wkk"); HI_VOID* modelBuffer = malloc(modelSize); read(modelFd, modelBuffer, modelSize); // 创建推理任务 HI_S32 taskId = HI_MPI_AI_CreateTask(modelBuffer, modelSize); if (taskId < 0) { // 错误处理 } // 图像预处理 HI_VIDEO_FRAME_S inputFrame; HI_VIDEO_FRAME_S resizedFrame; HI_MPI_VPSS_GetChnFrame(VpssGrp, VpssChn, &inputFrame, HI_TRUE); HI_MPI_VGS_BlitResize(&inputFrame, &resizedFrame, 640, 640); // 执行推理 HI_S32 inferenceRet = HI_MPI_AI_RunTask(taskId, &resizedFrame, NULL); if (inferenceRet != HI_SUCCESS) { // 错误处理 } // 后处理 process_output(resizedFrame); // 释放资源 HI_MPI_AI_DestroyTask(taskId); free(modelBuffer); close(modelFd); ``` ###
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