多线程 YOLO7
8 个并行线程
8 个模型实例并行
同时处理 8 帧
实时视频流
摄像头/视频文件
RTMP/RTSP 推流
GPIO + 串口
高帧率实时处理

在此方案上修改 GitHub - leafqycc/rknn-cpp-Multithreading

局域网内调试#

用网线直连笔记本的以太网口与 RK3588 的以太网口

在 Windows 开启“Internet 连接共享”(ICS)，把 Wi‑Fi 共享到以太网

右键 Wi‑Fi → 属性 → 切换到“共享”选项卡

勾选“允许其他网络用户通过此计算机的 Internet 连接来连接

完成以上设置后，VS Code 可通过 Remote‑SSH 连接 RK3588：在 VS Code/终端使用 ssh 用户名@192.168.137.x 进行连接。RK3588 端只要 sshd 运行、网线直连、且已拿到 192.168.137.x 地址即可

或者可以添加网段 sudo ip addr add 192.168.137.3/24 dev eth0

主机端操作#

模型训练#

我使用 docker 挂载 file 文件夹中的 code、data、rknn

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docker attach yolov7

训练

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# 开始
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python train.py --data data/VisDrone.yaml --name yolov7-vis2019
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# 恢复
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python train.py --resume
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#or 指定恢复
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python train.py --resume runs/train/yolov7-vis2019/weights/last.pt

best.pt 转换为 onnx 模型#

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python export.py --rknpu rk3588 --weight ./runs/train/yolov7-vis2019/weights/best.pt # ./当前目录

onnx 转 rknn 模型 (安装 rknn-toolkit 工具)#

NOTE
请注意,要在此项目上运行新的 onnx 转 rknn 的模型,需要特定的 toolkit 版本 ->1.5.2 GitHub - airockchip/rknn-toolkit2 at v1.5.2

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# python
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conda activate rknntoolkit
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pip install rknn_toolkit2-1.5.2+b642f30c-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

在 file/rknn/rknn_model_zoo/examples/yolov7/python 中运行代码进行 onnx -> rknn

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python convert.py ../model/best.onnx rk3588

板端操作#

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#烧入镜像后修改 orangepi 初始密码并通过 orange-config 设置串口 0/1
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sudo passwd orangepi  改成 423  #修改的是orangepi这个账户密码
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#赋予整个文件夹执行权限
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sudo chmod -R +x /home/orangepi/rknn-cpp-Multithreading-yolov7-1.5.2
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#安装依赖
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sudo apt-get update
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sudo apt install cmake gstreamer1.0-rtsp libopencv-dev
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#增强性能
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sudo ./performance.sh
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#自启动
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mv detect.desktop ../.config/autostart/
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##说明
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postprocess.h 文件定义了解析和翻译神经网络原始输出的规则和工具，是连接“AI 模型推理”和“最终可用结果”之间的桥梁。
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postprocess.cc 是 postprocess.h 的具体实现。

修改模型后需要的步骤#

基础修改

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将转换好的模型拷贝至部署代码的model/RK3588的文件夹中，同时参照model文件夹中的文本编写类别信息
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修改include/postprocess.h中OBJ_CLASS_NUM（类别数）
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和src/postprocess.cc的LABEL_NALE_TXT_PATH（类别信息文本的地址）

记得修改锚点数组数据

通常换新的模型,输出的锚点会不同 RK_anchors

修改模型后记得重新编译

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./build-linux_RK3588.sh

手动启动#

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./start.sh