rk3588实时推理
时间: 2025-01-13 20:36:29 浏览: 83
### RK3588 实时推理实现方法
#### 使用YOLOv5模型进行实时推理
对于RK3588平台而言,可以通过将YOLOv5模型转换为RKNN格式来实现实时推理。具体操作如下:
为了使YOLOv5能够在RK3588平台上运行,需先将其转换为`.rknn`格式并放置于指定路径下[^1]。此过程涉及使用工具链完成模型的量化与优化工作。
一旦模型准备完毕,则可通过ADB命令借助USB数据线把训练好的模型从个人电脑传送到开发板相应目录内;不过需要注意的是,某些实例已经预置了所需的模型文件,因此不一定非要执行这一步骤。
实际应用中,通过调用RKNN API接口能够高效地加载模型并对输入图像实施前向传播计算得出预测框位置以及类别概率分布情况。在此基础上进一步处理可获得最终的目标检测结果,并支持将这些信息作为水印叠加回原始图帧之上形成新的输出文件[^2]。
针对性能评测环节,在特定硬件配置环境下(例如采用创龙科技出品的支持6TOPS算力等级NPUs特性的TL3588-EVM工业级评估主板),连续重复上述流程十轮次之后取其平均值即得到单张图片分析所需时间开销的数据指标。
此外还存在其他框架如Apache TVM用于加速神经网络运算表现的例子,其中涵盖了ONNX等多种主流深度学习架构下的模型编译部署方案介绍[^3]。
最后值得注意的一点是GitHub上有开源项目提供了基于C语言封装过的RKNN SDK函数库以便开发者更便捷地集成进自己的应用程序当中去[^4]。
```c
// 示例代码片段展示如何初始化和释放资源
#include "rknn_api.h"
int main() {
rknn_context ctx;
// 加载模型
int ret = rknn_init(&ctx, "./model/yolov5s.rknn", 0, 0, NULL);
if (ret < 0) { /* 错误处理 */ }
// ... 执行推断 ...
// 清理环境
rknn_destroy(ctx);
return 0;
}
```
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