一.准备好Pytorch模型和yolov5-6.0项目并配置好环境首先需要在官网下载yolov5-6.0的项目1我们打开yolov的官网，Tags选择6.0版本2.下载该压缩包并解压到工程目录下3.我们这里使用pycharm，专门针对python的IDE，用起来非常方便，下载方式就是官网直接下载，用的是社区版4.我们需要安装环境，这里我推荐安装Anaconda在电脑上，这是一个非常方便的包管理工具，可以选择不同版本的python和pip以及基础的tools工具。这里不多说，直接推荐教程https://blog.csdn.net/whc18858/article/details/12713255
自从毕业后开始进入了华为曻腾生态圈，现在越来越多的公司开始走国产化路线了，现在国内做AI芯片的厂商比如：寒武纪、地平线等，虽然我了解的不多，但是相对于瑞芯微这样的AI开发板来说，华为曻腾的生态比瑞芯微好太多了，参考文档非常多，学习资料也有很多，也容易上手开发。华为曻腾官网：昇腾AI应用案例-昇腾社区(hiascend.com) 直接步入正题，现在的目标检测已经很成熟了，所以越来越多的公司会用到基于检测的跟踪算法，这样不仅起到了单一检测功能，还有跟踪目标或者计数的功能； 现在应用较广泛的目标检测算法从最开始的yolov5一直到现在的yolov8，虽然只是简单的看了一下算法的原
RK3588CPUGPUNPUDDR定频和性能模式设置方法文章目录RK3588CPUGPUNPUDDR定频和性能模式设置方法查看RK3588CPUGPUDDRNPU的频率电压表CPU定频获取当前CPU支持的频点获取cpu运行的模式设置手动定频模式：userspace设置频率为2016000确认是否设置成功GPU定频GPU的节点路径获取GPU支持的频点获取GPU运行的模式设置手动定频模式：userspace设置频率为1000000000确认是否设置成功查看GPU的负载DDR定频DDR的节点路径获取DDR支持的频点获取DDR运行的模式设置手动定频模式：userspace设置频率为211200000
前言：这是本系列文章的第一篇，这里介绍一些必要的环境和工具，后面的文章不再介绍。工具：i7-6700四核八线程、GTX960M显卡的渣渣笔记本（16G内存+512G固态+1T机械）、Ubuntu18.04（VMware虚拟机安装，8G+200G）、一块RK3588S开发板，USBtype-c线、12v电源线、一杯咖啡。一、开发板简介 rk3588是瑞芯微2022.3.4日发布的一款八核64位处理器，采用8nm，主频2.4GHZ,集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置NPU（重点），可提供6Tops算力，最大支持32G内存。支持8K视频编解码，支持NVMeSSD固态扩展。如图（
前言：这是本系列文章的第一篇，这里介绍一些必要的环境和工具，后面的文章不再介绍。工具：i7-6700四核八线程、GTX960M显卡的渣渣笔记本（16G内存+512G固态+1T机械）、Ubuntu18.04（VMware虚拟机安装，8G+200G）、一块RK3588S开发板，USBtype-c线、12v电源线、一杯咖啡。一、开发板简介 rk3588是瑞芯微2022.3.4日发布的一款八核64位处理器，采用8nm，主频2.4GHZ,集成ARMMali-G610MP4四核GPU,内置NPU（重点），可提供6Tops算力，最大支持32G内存。支持8K视频编解码，支持NVMeSSD固态扩展。如图（
🌎CPU是中央处理器。其实就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器（ALU，ArithmeticandLogicUnit）、控制单元（CU,ControlUnit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线（BUS）。🌏GPU一般指图形处理器，又称为显示芯片、视觉处理器，是一种专门在个人电脑和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。🌈现在笔记本基本上都是Intel处理器+NVIDIA独立显卡，很常见。都说硬件是下一个风口，再加上近几年深度学习和计算机视觉的飞速发展，迎来了新的处理器
iTOP-RK3568开发板烧写Linux_NVR_SDK镜像，在串口终端输入以下命令查看NPU/GPU/CPU频率使用率。1输入以下命令挂载debug，只有挂载debug才可以查看NPU/GPU/CPU频率使用率。mount-tdebugfsdebugfs/sys/kernel/debugmount|grepdebug2输入以下命令查看NPU频率：cat/sys/kernel/debug/clk/clk_scmi_npu/clk_rate3查看GPU频率，输入以下命令cat/sys/kernel/debug/clk/clk_scmi_gpu/clk_rate或者输入以下命令查看GPU频率ca
iTOP-RK3568开发板烧写Linux_NVR_SDK镜像，在串口终端输入以下命令查看NPU/GPU/CPU频率使用率。1输入以下命令挂载debug，只有挂载debug才可以查看NPU/GPU/CPU频率使用率。mount-tdebugfsdebugfs/sys/kernel/debugmount|grepdebug2输入以下命令查看NPU频率：cat/sys/kernel/debug/clk/clk_scmi_npu/clk_rate3查看GPU频率，输入以下命令cat/sys/kernel/debug/clk/clk_scmi_gpu/clk_rate或者输入以下命令查看GPU频率ca
前言：最近在学习一些rk3588相关的东西，趁着这个项目，把学习的相关东西整合下，放到一个项目里面，巩固学习的知识。项目名称：yolov5识别图像、ffmpeg发送到rtmp服务器功能：1、opencv读取usb摄像头，使用RK3588自带的NPU推理yolov5s算法，识别图像 2、使用ffmpeg，将处理的图像进行压缩成h264格式，发送到rtmp服务器上。 2023.3.4补充： 这两天搞了一下OpenCL相关的，顺带在rk3588上运行了一下。对项目的图像转化部分做了一个调整。以前用的是OpenCV提供API，将BGR转化为RBG格式，现在用OpenCL调用GPU转化。
前言：最近在学习一些rk3588相关的东西，趁着这个项目，把学习的相关东西整合下，放到一个项目里面，巩固学习的知识。项目名称：yolov5识别图像、ffmpeg发送到rtmp服务器功能：1、opencv读取usb摄像头，使用RK3588自带的NPU推理yolov5s算法，识别图像 2、使用ffmpeg，将处理的图像进行压缩成h264格式，发送到rtmp服务器上。 2023.3.4补充： 这两天搞了一下OpenCL相关的，顺带在rk3588上运行了一下。对项目的图像转化部分做了一个调整。以前用的是OpenCV提供API，将BGR转化为RBG格式，现在用OpenCL调用GPU转化。
