PDFMODEL RK1156 安全性能综合测试仪.pdf 我要下载 | 预览 11.2 MB ● 产品简介: 安全性能综合测试仪是公司自行开发生产的综合性测试仪,其技术水品、自动化程度、性能指标等方面均业领先水平。 该系列测试仪集度(交流耐压)、接地电阻、绝缘电阻、泄电流、功率、启动性能等试为一体,能快速准确地完成上述性能...
#运行该示例需要有库文件 libffrtsp.so ./rkmedia_rtspget_vdec_rknn_venc_rtsp_test -c /usr/share/ffrtsp-nn.cfg -p /usr/share/rknn_model/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn -l /usr/share/rknn_model/coco_labels_list.txt -b /usr/share/rknn_model/box_priors.txt # ffrtsp-nn.cfg 两...
Model zoo: https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo docs: https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2/tree/master/doc RK3576/RK3588 NPU使用案例分享 导出rknn模型步骤 请参考 https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/tree/main/models/CV/object_detection/yolo 注意事项 使用rknn-toolkit...
GESTRA agent GESTRA manufacturer GESTRA price GESTRA distribution GESTRA model GESTRA spot 德国GESTRA-0001 蝶阀V6-210E DN40 PN6/16 德国GESTRA-0002 RK44PN16MIT20MBARFEDERDN40 德国GESTRA-0003 NRS 1-7 NR:316017.04 德国GESTRA-0004 NRG16-11 德国GESTRA-0005 RK41 DN50 PN16 BRASS 德国GESTRA-0006 RK41...
嵌入式计算领域一直以来都有着激烈的竞争,RK3568和树莓派4作为两个备受瞩目的平台,引起了广泛的关注。本文将以处理器性能、扩展性、功耗和软件支持等方面对RK3568和树莓派4进行综合比较,以帮助读者更好的了解这两个平台的优势和适用场景。 ▎RK3568 经过多年发展,瑞芯微在通用处理器、机器视觉领域等领域有着丰富的...
🍕可以将PC上转换后的 RK3588 平台模型 yolov5s.rknn 复制到rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/model/RK3588/下。 🍯可以使用adb从PC传输到RK3588上,需要使用数据线连接3588和PC。 🍨当然不复制也可以,因为example中就自带.rknn模型。 如何将pytorch、caffe、tensorflow、onnx等深度学习模型转换为rknn模型呢...
AP6256是正基科技推出的一款低成本,低功耗的双模模块。是一款SDIO接口单通道802.11ac双频支持BT5.0 蓝牙WiFi二合一模块。 Model:AP6256:SDIO WIFI + UART BT Chip:BCM43456 WiFi: 2.4G&5G BT:5.0 WIFI Throughput:up:196 Mbits/sec down: 187 Mbits/sec ...
ret=rknn.export_rknn(rknn_model) 说明: 每个操作的返回值ret是一个状态,如果异常,应该抛出。 在编译模型的时候,最好进行预编译,否则后面使用模型进行预测推断的时候,加载会比较慢。 在本机上编译yolov3 tiny的过程输出大概如下: 代码语言:javascript
224x224 pixels with 3 color channels) input_array = np.random.random((1, 224, 224, 3)) # Preprocess the input array input_array = preprocess_input(input_array) # Run inference with the random array preds = model.predict(input_array) for _ in tqdm.trange(200): preds = model.predict...
OK3568-C开发板中自带了已训练好的AI模型,位于/userdata/model目录下的ssd_inception_v2.rknn,在程序初始化时需要用到。AI识别的代码逻辑为:先在qtCamera初始化时调用RKNN的初始化,然后打开USB摄像头,USB获取到每帧图像后, 调用DoRknnSsd进行AI物品识别,最后将识别的结果通过setPixmap方法展示出来 //先在qtCamer...