简介

• 此仓库为c++多线程实现基于yolo5的单目摄像头测距
• RKNN推理基于https://github.com/leafqycc/rknn-cpp-Multithreading
• 单目摄像头测距基于https://github.com/404nofound/Monocular_Distance_Detect
• 主要代码include/rknnPool.hpp include/distanceDetect.hpp
• 摄像头标定以及测距原理，请参考https://blog.csdn.net/qq_41690864/article/details/118863145

更新说明

使用说明

模型转换

• yolov5工程下export.py转换onnx，直接转，切忌修改batch_size
• 参考网上方法，rknn-toolkit2进行onnx转rknn

演示

• 系统需安装有OpenCV，如果需要读取AHD摄像头还需要安装gstreamer
• 运行build-linux_RK3588.sh
• 可切换至root用户运行performance.sh定频提高性能和稳定性
• 编译完成后进入install运行命令./rknn_yolov5_demo 模型所在路径

部署应用

• 修改include/rknnPool.hpp中的rknn_lite类
• 修改inclue/rknnPool.hpp中的rknnPool类的构造函数

多线程模型帧率测试

• 使用performance.sh进行CPU/NPU定频尽量减少误差

补充

• 异常处理尚未完善, 目前仅支持rk3588/rk3588s下的运行
• 摄像头角度标定本人研究了一套方案，可以半自动可视化程序实现精确标定，有偿提供，请私信

Acknowledgements

• https://github.com/rockchip-linux/rknpu2
• https://github.com/senlinzhan/dpool
• https://github.com/ultralytics/yolov5
• https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo
• https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2
• https://github.com/leafqycc/rknn-cpp-Multithreading
• https://blog.csdn.net/qq_41690864/article/details/118863145