3588python连接摄像头
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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使用python多线程异步提高模型部署到rk3588NPU使用率-python源码+项目使用说明.zip
使用python多线程异步提高模型部署到rk3588NPU使用率_python源码+项目使用说明.zip 【项目资源说明】 使用多线程异步操作rknn模型, 提高rk3588/rk3588s的NPU使用率, 进而提高推理帧数(rk3568之类修改后应该也能使用, 但是作者本人并没有rk3568开发板......) 此分支使用模型yolov5s_relu_tk2_RK3588_i8.rknn, 将yolov5s模型的激活函数silu修改为为relu,在损失一点精度的情况下获得较大性能提升,详情见于rknn_model_zoo 部署应用 修改main.py下的modelPath为你自己的模型所在路径 修改main.py下的cap为你想要运行的视频/摄像头 修改main.py下的TPEs为你想要的线程数, 具体可参考下表 修改func.py为你自己需要的推理函数, 具体可查看myFunc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 测试模型为yolov5s_relu_tk2_RK3588_i8.rknn 【备注】更多详细介绍请看说明和代码!
python版本基于rk3588的NanoTrack,每秒可达120FPS_NanoTrack_RK3588
python版本基于rk3588的NanoTrack,每秒可达120FPS_NanoTrack_RK3588_python
python3.6.8操作海康威视网络相机.zip
使用python获取海康威视网络相机图像 测试文件为test.py 按照网上的一些教程完成了操作https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/95082377#comments 后续遇到了封装的python模块不能导入的错误 解决方法是把所有相关的dll lib全部拷贝到测试文件所在文件夹内,具体请下载资源。 不保证百分百 跨电脑运行不出问题 安装 opencv3.4.5.20 pip3 install opencv-python==3.4.5.20 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
computer vision projects | 计算机视觉相关好玩的AI项目(Python、C++、embedded s.zip
几百个免费 AI 模型配额,一键接入本地项目。| Hundreds of free AI model quotas, one-click access to local projects.
电力系统【多目标调度+预测】基于周期增强时序预测与帕累托多目标优化的建筑群储能鲁棒调度策略研究(Python代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于混沌系统与DNA编码的彩色图像加密解密体系,并系统性地开展了抗噪声与抗裁剪性能分析。通过利用混沌系统的初值敏感性、伪随机性和遍历性,结合DNA编码的高维组合特性与并行处理能力,实现了对彩色图像RGB三通道的多层级混淆与扩散加密。该方法不仅显著提升了密钥空间与加密安全性,还通过全局置乱与分布式信息存储机制增强了加密图像在传输过程中的鲁棒性。文章详细设计了加密与解密流程,并在高斯噪声、椒盐噪声以及多种裁剪攻击场景下进行测试,验证了算法在不同程度干扰下的有效恢复能力。研究表明,所提方案在面对复杂信道环境和恶意数据破坏时仍能保持较高的图像可辨识度与信息完整性,具备突出的实用价值与工程应用潜力。; 适合人群:具备一定信息安全与数字图像处理基础知识的科研人员、研究生及从事图像加密、信息安全领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高安全需求下的图像传输与存储场景,如军事通信、医疗影像保护、数字版权管理等;②研究复合型加密算法的设计思路与鲁棒性评估方法,为实际工程应用提供理论支撑和技术参考;③作为图像加密课程的教学案例,帮助学生理解混沌系统、DNA编码及其在信息安全中的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的加密流程图与实验结果图示进行深入理解,重点关注混沌序列生成、DNA编码规则映射及像素扩散机制的具体实现。在学习过程中应动手复现算法核心模块,并尝试修改噪声类型或裁剪模式以观察解密效果变化,从而全面掌握算法的鲁棒特性与优化方向。
基于YOLOv8深度学习模型与MQTT物联网通信协议的AIoT实时监控识别系统_边缘端OpenCV摄像头图像采集与Base64编码异步推送_EMQX消息代理处理高并发数据流_云端P.zip
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rk3588+yolov8+多线程推理+rtsp拉流
在rk3588开发板上部署yolov8,使用线程池多线程推理,ffmpeg+rtsp拉流网络摄像头,rkmpp硬件解码视频。此为python程序。c程序见https://download.csdn.net/download/m0_66021094/91250299
基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档(高分项目).zip
基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档.zip所需: 安装了Ubuntu20系统的RK3588 安装了Ubuntu18的电脑或者虚拟机 一、yolov5 PT模型获取 二、PT模型转onnx模型 三、onnx模型转rknn模型 我使用的是VMWare虚拟机安装的Ubuntu18.04系统,注意,不是在RK3588上,是在你的电脑或者虚拟机上操作这一步骤。 rknn-toolkit2-1.4.0所需python版本为3.6所以需要安装Miniconda来帮助管理。 安装Miniconda for Linux 进入到下载得到的Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh所在目录 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 提示什么都一直同意,直到安装完毕。 安装成功后,重新打开终端。 如果安装成功,终端最前面应该会有一个(base) 安装失败的去参考别的Miniconda3安装教程。 创建虚拟环境: conda
rk3588+yolov8+ros2+ffmpeg+rkmpp
在rk3588开发板上部署ros2+yolov8,使用线程池多线程推理,ffmpeg+rtsp拉流网络摄像头,rkmpp硬件解码视频。使用自定义消息接口发布检测框话题信息。此为c++功能包,python功能包见https://download.csdn.net/download/m0_66021094/91240165
在rk3588开发板上多线程部署yolov8cpp程序
在rk3588开发板上部署yolov8,使用线程池多线程推理,ffmpeg+rtsp拉流网络摄像头,rkmpp硬件解码视频。cpp程序。python程序见https://download.csdn.net/download/m0_66021094/91240161
rk3588+ros2+yolov8+多线程推理+rtsp拉流
在rk3588开发板上部署ros2+yolov8,使用线程池多线程推理,ffmpeg+rtsp拉流网络摄像头,rkmpp硬件解码视频。使用自定义消息接口发布检测框话题信息。此为python功能包,c++功能包见https://download.csdn.net/download/m0_66021094/91250309
基于C多线程与YOLOv5的单目摄像头实时测距系统_实现RKNN模型推理与目标距离检测_用于嵌入式设备如RK3588RK3588s的智能视觉测距应用_包含多线程池优化_Ope.zip
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基于RK3588芯片的智能茶叶分拣系统-采用YOLOv8深度学习算法的茶叶杂质检测与自动化分拣解决方案-用于茶叶加工厂实现高效精准的粗叶团叶茶梗等杂质分拣-集成USB摄像头图像采集.zip
Server性能优化实战项目基于RK3588芯片的智能茶叶分拣系统_采用YOLOv8深度学习算法的茶叶杂质检测与自动化分拣解决方案_用于茶叶加工厂实现高效精准的粗叶团叶茶梗等杂质分拣_集成USB摄像头图像采集.zip
基于yolov5模型在RK3588(S)上的部署(实时摄像头检测源码.zip
基于yolov5模型在RK3588(S)上的部署(实时摄像头检测源码.zip
边缘计算基于RK3588的YOLOv11目标检测部署:ONNX转RKNN模型全流程与实时推理系统实现
内容概要:本文详细介绍了在RK3588芯片上部署YOLOv11目标检测模型的完整流程,涵盖从环境搭建、模型转换(PT→ONNX→RKNN)到NPU推理的全过程。文章提供了硬件与软件准备清单,指导用户在PC端配置CUDA、cuDNN、Anaconda及RKNN Toolkit2,并完成YOLOv11模型的导出与转换;随后在RK3588开发板端配置Ubuntu系统、安装RKNPU驱动和RKNN Runtime,最后通过编写推理脚本实现摄像头实时目标检测。同时附带常见问题排查与性能优化建议,提升部署稳定性与效率。; 适合人群:具备一定嵌入式开发和深度学习基础,熟悉Python编程,从事边缘计算或AI应用开发的工程师或技术爱好者;适合希望将YOLO系列模型部署到国产NPU平台的研发人员。; 使用场景及目标:①实现YOLOv11在RK3588平台上的高效部署与实时推理;②掌握ONNX模型向RKNN格式转换的关键技术;③构建完整的边缘AI目标检测系统,支持智能监控、自动驾驶、工业检测等应用场景。; 阅读建议:建议按照章节顺序逐步操作,确保每一步环境配置和模型转换正确无误。注意版本兼容性问题(如PyTorch、ONNX、RKNN Toolkit2),并结合飞书链接中的代码资源进行对照调试,以提高学习效率和部署成功率。
在rk-rk pro上追踪车辆和人员。_Track vehicles and persons on rk3588 _ r
在rk-rk pro上追踪车辆和人员。_Track vehicles and persons on rk3588 _ rk3399pro..zip
RK3588轻量化部署案例[项目源码]
本文详细介绍了在RK3588边缘设备上部署Face Analysis WebUI的完整过程,包括环境精简、模型优化、WebUI调优和系统加固等关键步骤。通过实测数据展示了该系统的性能表现:单图分析耗时1.2秒(CPU模式),整机待机功耗仅2.1W,满载峰值功耗5.8W。文章特别强调了NPU加速的实际效果,将模型体积从180MB压缩到42MB,推理速度提升4倍。同时提供了实用的部署建议和优化技巧,如使用Miniconda创建极简环境、模型ONNX导出和NPU算子替换等。最后,作者总结了边缘AI的核心价值在于在资源受限环境下稳定高效地完成具体任务,并给出了多个实际应用场景建议。
yolov8/yolov11/yolo移植到国产瑞芯微 npu rknn 3568 3588 项目,可以进行AI目标检测,分割等,教科书般的代码案例(源码+教程)
yolov8/yolov11/yolo移植到国产瑞芯微 npu rknn 3568 3588 项目,可以进行AI目标检测,分割等,教科书般的代码案例(源码+教程) 为国产AI芯片做贡献,降低国产NPU适配难度,让更多开发者使用国产品AI芯片 说明 开源项目仅仅用于理解思路,逻辑,理念,入门启蒙,并非最佳性能 极简依赖,极简代码,一键运行,初学者专用,不依赖pytorch,安装包减少3GB 全网唯一不会报错的开源代码,直接少踩半年坑,不用熬夜和焦虑 环境 python 3.12.x rk3588/rk3588s rknn-toolkit 2.3.2 yolov11n.rknn(yolov11n.pt -> yolov11n.onnx)兼容yolov8 ubuntu 20.04、ubuntu 22.04、Debian 11 推理图片 # 运行后查看控制台输出 python src/main.py 推理视频 # 需要真实摄像头和流媒体服务,填写rtsp/rtmp地址 python src/video.py 目标跟踪 # 需要真实摄像头和流媒体服务,填写rtsp/rtmp地址 python src/video_track.py 备注 使用进程池或线程池可以加快速度 python NPU线程池性能可以到100+帧
基于深度学习的单目标跟踪软件,该软件可以跟踪视频目标或者通过摄像头跟踪目标.zip
安装方法 推荐使用Python的解释器版本: 3.6、3.7 使用前请安装以下python模块: certifi==2020.12.5 numpy==1.20.3 opencv-python==4.5.2.52 Pillow==8.2.0 PyQt5==5.15.4 PyQt5-Qt5==5.15.2 PyQt5-sip==12.9.0 PyYAML==5.4.1 torch==1.8.1 typing-extensions==3.10.0.0 wincertstore==0.2 yacs==0.1.8 我们也可以通过文件requirements.txt来配置环境,具体语句是:pip install -r requirements.txt
EasyAIoT平台发布[源码]
EasyAIoT是一个创新性的AIoT全流程闭环智能算法应用平台,采用Java、Python、C++三语言混编架构,旨在重新定义AI算法平台体验。该平台支持百级摄像头接入,覆盖RTSP流、视频、图像、语音、文本等多模态数据的全生命周期处理,包含采集、标注、训练、推理、导出、分析、告警、录像、存储、部署等完整流程。EasyAIoT集成PaddleOCR文字识别、语音转文本、多模态视觉大模型及LLM大语言模型等核心能力,提供20+预训练模型,广泛应用于安全监控、智能交通、工业防护、智慧食堂、矿山安全等领域。平台采用模块化设计,五大核心模块可独立部署,既支持云端大规模设备接入与集群部署,也可在RK3588等受限边缘设备上单独部署,灵活适配千种垂直场景。
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