【工作内容】
1. 在PC端使用RKNN Toolkit2将YOLOv8n模型从PyTorch格式转换为RKNN格式（.pt → .onnx → .rknn）
2. 执行INT8量化，使用校准集进行量化校准
3. 在RK3588开发板上实现单路1080P摄像头的实时推理
4. 输出可运行的推理Demo程序
【技术要求】
- 硬件平台：RK3588开发板（香橙派5/5B、Radxa Rock 5B或等同）
- 软件环境：RKNN Toolkit2 v2.3.2，Ubuntu 20.04/22.04
- 模型：YOLOv8n，输入640×640
- 量化方式：INT8

1、需提供一份全面、详实的培训方案和实施计划。培训方案须紧贴GJB5000B-2021和GJB438C标准，培训课程须基于该标准开发。培训方案应包括以下内容:
(1)须详细编制不少于30天的课程清单(供沟通选择)，包括课程名称、主要内容、学时、培训形式、评估方式、师资等内容。
(2)培训课程包括但不限于软件工程(包括软件重用和再工程、软件产品线、统一建模语言、软件形式化方法)、软件需求工程(包括结构化分析、面向对象分析)、软件架构设计、系统设计(包括结构化设计、面向对象设计、人机交互设计)、软件实现和测试、软件程序开发实操(优先使用C++/Qt编程语言)等相关课程 主要在上海现场。一天40

已有机械设备、速控IOT盒子，需要采集运行数据（如出口压力、功率、流量等）并转发给云端
需要有数据采集、处理、传输经验，有产出方案能力
地点：大连