关于嵌入式图形项目研究

嵌入式学习中较好的练手项目和课题整理(附代码资料、学习视频和嵌入式学习规划) 目录: 0、引言 何为嵌入式? 1、单片机相关 1.1 基于单片机的智能小车、智能机器人制作 1.2 基于Arduino的3D打印机制作 2、嵌入式Linux相关 2.1 智能扫地机器人 2.2 智能可穿戴类设备:智能安全头盔 2.3 智能可穿戴类设备:面向空巢老人/病人的智能手环 2.4 物联网智能控制系统:家居、农业、医疗 2.5 基于Linux的嵌入式网络视频监控系统 ... 阅读详情
嵌入式图形项目研究

我们可以参考的东西很多,QT/Embedded就是很好的例子。
基础参考:X WINDOWS,XLIB,X PROTOCOL,
系统参考:MicroWindows,MiniGUI,QT/embedded等等
硬件平台:FrameBuffer


目前GTK+已经实现了对FrameBuffer的支持,但他是基于单进程的,安全性、稳定性不好,而且速度也比较慢。

我的目标是:
1.改为多进程,多线程支持
2.窗口管理(参考X-windows,X protocol,iceWm等)
3.FrameBuffer的管理
4.对象通讯机制(目前的通讯机制不够健壮)
5.上层C++类封装(目前的gtkmm问题太多,但可以参考)
6.确定进程通讯机制(少量数据可以socket,但大量数据通讯采用共享内存)
7.提供应用程序框架(类Qtopia)
NPU性能榨取手把手教程:RK3588上YOLOv5s多线程部署与120FPS极限探索 RK3588 YOLOv5s多线程部署优化指南 本教程深入解析RK3588芯片上YOLOv5s模型的高性能多线程部署方案。RK3588作为瑞芯微旗舰AIoT芯片,内置三核NPU(6TOPS算力)和硬件加速器(RGA/VPU),为AI推理提供强大支持。通过线程池技术,我们将视频处理的读取、推理、后处理等环节解耦并行,显著提升系统吞吐量。教程详细介绍了从PyTorch到RKNN格式的模型转换流程、INT8量化方法,以及基于RKNN C++ SDK的YOLOv5推理核心实现,帮助开发者最大化发挥RK3588的AI 阅读详情

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