基于RK3588 视频实时推理系统
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案例介绍
1、使用 RKNN-Toolkit2 完成 YOLO 系列模型转换与 INT8 量化校准，控制精度回损；
2、基于 RKNN-API 使用 C++ 封装多 Session 线程池推理架构，实现视频推理与任务调度；
3、设计回调与结果分发接口，实现与业务系统的解耦集成；
4、结合多线程解码与推理流水线，开展 NPU 算力监测与性能调优。
2、基于 RKNN-API 使用 C++ 封装多 Session 线程池推理架构，实现视频推理与任务调度；
3、设计回调与结果分发接口，实现与业务系统的解耦集成；
4、结合多线程解码与推理流水线，开展 NPU 算力监测与性能调优。
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1、使用 RKNN-Toolkit2 完成 YOLO 系列模型转换与 INT8 量化校准，控制精度回损；
2、基于 RKNN-API 使用 C++ 封装多 Session 线程池推理架构，实现视频推理与任务调度；
3、设计回调与结果分发接口，实现与业务系统的解耦集成；
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