網(wǎng)站建設經(jīng)驗心得,用自己電腦做網(wǎng)站服務器-phpstudy+花生殼,宜賓網(wǎng)站網(wǎng)站建設,wordpress linux下載文件快速體驗 打開 InsCode(快馬)平臺 https://www.inscode.net輸入框內(nèi)輸入如下內(nèi)容#xff1a; 開發(fā)一個智能門鈴PoC系統(tǒng)#xff1a;1. 使用海思NNIE框架部署MobileFaceNet 2. 實現(xiàn)RTSP視頻流的人臉檢測識別 3. 集成蜂鳴器報警和LED提示 4. 輸出端到端延遲測量。要求提供Dock…快速體驗打開 InsCode(快馬)平臺 https://www.inscode.net輸入框內(nèi)輸入如下內(nèi)容開發(fā)一個智能門鈴PoC系統(tǒng)1. 使用海思NNIE框架部署MobileFaceNet 2. 實現(xiàn)RTSP視頻流的人臉檢測識別 3. 集成蜂鳴器報警和LED提示 4. 輸出端到端延遲測量。要求提供Docker鏡像包含交叉編譯環(huán)境支持通過Type-C接口燒錄固件到開發(fā)板。點擊項目生成按鈕等待項目生成完整后預覽效果最近在搗鼓智能家居設備想試試用NPU加速實現(xiàn)一個帶人臉識別的門鈴系統(tǒng)。整個過程比想象中順利特別是用海思Hi3516DV300開發(fā)板的NNIE框架時發(fā)現(xiàn)從模型部署到硬件聯(lián)調(diào)都有不少實用技巧記錄下關(guān)鍵步驟供參考。硬件準備與環(huán)境搭建開發(fā)板選型Hi3516DV300自帶0.5T算力的NPU支持Caffe/TensorFlow模型轉(zhuǎn)換Type-C燒錄口對新手特別友好外設連接攝像頭接MIPI接口蜂鳴器和LED用GPIO控制記得在設備樹里配置好引腳復用交叉編譯環(huán)境直接使用預裝好的Docker鏡像里面已經(jīng)包含海思SDK和NNIE工具鏈省去配置依賴的時間模型部署關(guān)鍵步驟模型選型與轉(zhuǎn)換用MobileFaceNet作為基礎(chǔ)模型通過NNIE工具鏈將TensorFlow模型轉(zhuǎn)成.wk格式。注意輸入尺寸要調(diào)整為開發(fā)板支持的256x256量化優(yōu)化實測發(fā)現(xiàn)INT8量化后精度損失不到2%但推理速度提升3倍這對實時視頻流處理很關(guān)鍵內(nèi)存分配在sample代碼里調(diào)整svp_nnie內(nèi)存池大小避免多模型運行時出現(xiàn)內(nèi)存溢出視頻流處理實戰(zhàn)RTSP流接入用live555庫實現(xiàn)低延遲傳輸關(guān)鍵是要設置好幀緩沖隊列長度實測20幀緩沖能平衡延遲和流暢度多線程處理單獨開線程跑NPU推理主線程負責視頻解碼和結(jié)果顯示通過共享內(nèi)存?zhèn)鬟f檢測結(jié)果性能調(diào)優(yōu)關(guān)閉調(diào)試日志后端到端延遲從380ms降到210ms包括200ms視頻解碼10ms NPU推理外設控制與系統(tǒng)集成GPIO響應檢測到陌生人時觸發(fā)蜂鳴器用內(nèi)核態(tài)的gpiod庫比sysfs方式快5倍狀態(tài)提示綠色LED常亮表示待機藍色閃爍代表識別中紅色常亮是報警狀態(tài)斷電保護突然斷電會導致模型文件損壞解決辦法是在/etc/fstab里把模型分區(qū)掛載為只讀踩坑記錄第一次燒錄固件時忘了擦除flash導致uboot啟動失敗。后來發(fā)現(xiàn)要用hitool勾選強制燒寫選項視頻流偶爾卡頓原來是開發(fā)板散熱不足導致CPU降頻加個小風扇解決問題MobileFaceNet對側(cè)臉識別效果一般后續(xù)準備嘗試加入關(guān)鍵點檢測提升準確率整個項目從零開始到跑通用了不到4小時其中NPU加速確實幫了大忙——同樣的模型在樹莓派上要跑300ms而Hi3516DV300只用10ms。這種開發(fā)板特別適合需要快速驗證的AIoT場景比如智能門禁、工業(yè)質(zhì)檢這些對實時性要求高的應用。最近發(fā)現(xiàn)InsCode(快馬)平臺也能直接體驗類似的項目原型他們的在線編輯器內(nèi)置了海思SDK文檔遇到問題時還能實時調(diào)AI助手查API用法。最方便的是部署環(huán)節(jié)寫好代碼點個按鈕就能生成可燒錄的鏡像文件不用自己折騰交叉編譯環(huán)境了。快速體驗打開 InsCode(快馬)平臺 https://www.inscode.net輸入框內(nèi)輸入如下內(nèi)容開發(fā)一個智能門鈴PoC系統(tǒng)1. 使用海思NNIE框架部署MobileFaceNet 2. 實現(xiàn)RTSP視頻流的人臉檢測識別 3. 集成蜂鳴器報警和LED提示 4. 輸出端到端延遲測量。要求提供Docker鏡像包含交叉編譯環(huán)境支持通過Type-C接口燒錄固件到開發(fā)板。點擊項目生成按鈕等待項目生成完整后預覽效果創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考