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基于RK3588平台的Android系统中RKNN运行Yolov5模型

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简介:
本研究在RK3588平台上针对Android系统进行了优化,实现了RKNN加速库与轻量级YOLOv5目标检测模型的有效结合,显著提升了实时图像处理性能。 支持的平台包括: - RK3566RK3568 - RK3588RK3588S - RV1103RV1106

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客服
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  • RK3588AndroidRKNNYolov5
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    本研究在RK3588平台上针对Android系统进行了优化,实现了RKNN加速库与轻量级YOLOv5目标检测模型的有效结合,显著提升了实时图像处理性能。 支持的平台包括: - RK3566RK3568 - RK3588RK3588S - RV1103RV1106
  • RK3588上执YOLOV5(源码)
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    本项目展示了如何在RK3588平台上编译和运行YOLOv5目标检测模型,并提供了完整的源代码,适用于开发者进行嵌入式视觉应用开发。 这是一个可以在RK3588上运行的yolov5-demo项目,项目自带有量化后的官方模型可以进行测试使用。
  • rknn-yolov5-android-apk示例
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    这段简介是关于一个基于RKNN和YOLOv5模型优化的Android应用程序包(APK)。该应用展示了在安卓设备上高效运行深度学习物体检测的能力。 rknn_yolov5_android_apk_demo是一款基于RKNN优化的YOLOv5模型在Android设备上的应用示例程序。
  • Android动管理
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    本系统是一款专为Android用户设计的高效运动管理工具,提供个性化训练计划、健康数据跟踪及分析等功能,助力用户科学健身。 ## 已实现功能 - 计步功能 - 锻炼计划及提醒功能 - 用户注册登陆 - 用户信息显示 - 步数历史信息 - 自动登录记住密码 ## 后端系统 - Spring Boot微服务架构 整合 Spring Data JPA - MySQL 数据库 使用传感器包括计步传感器(TYPE_STEP_COUNTER)、步数监测传感器(TYPE_STEP_DETECTOR)和加速度传感器(TYPE_ACCELEROMETER)。在Android 4.4之后的版本中,系统内置了计步传感器。例如QQ运动、微信运动和支付宝运动等常用软件都是通过调用Android中的Sensor服务来获取每日步数信息。然而,并非所有4.4及以上版本手机都配备了该传感器。 采用计步传感器时,每次需要更新当前步数(CURRENT_STEP),这通常通过记录上次更新时的传感器数据并与本次的数据相减实现。本项目仅用于学习和技术交流目的。
  • RK3588Yolov5推理代码
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    本项目提供了一套基于RK3588平台和YOLOv5模型的高效物体检测推理代码,适用于多种应用场景,包括但不限于智能安防、自动驾驶等。 在rk3588上使用rknn-toolkit-lite推理自己训练的yolov5模型。此代码只能运行在板子上,关于具体的yolov5训练过程、如何导出rknn模型以及如何部署,请参考相关帖子。
  • Android点餐
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    本系统是一款专为餐饮业设计的Android应用,用户可通过手机轻松浏览菜单、下单支付,提升点餐效率和就餐体验。 项目采用Java语言进行开发,使用MyEclipse 10.0作为开发环境,并结合MySQL数据库与Tomcat 7.0服务器构建客户端、服务端及数据库系统。
  • Android考试
    优质
    本考试系统为Android用户设计,提供便捷、高效的在线考试解决方案,支持多样化题型与实时反馈,助力学习者随时随地提升自我。 基于Android的考试系统具备用户登录注册功能以及用户考试功能。该系统的数据库采用SQLite,并且在Myeclipse环境中可以成功运行。其主要功能包括:用户答题、查看错题和查询得分。
  • Android点餐
    优质
    本应用是一款专为餐饮业设计的基于Android平台的点餐系统,支持快速下单、实时更新菜品信息及便捷支付功能,极大提升了顾客就餐体验与餐厅运营效率。 一个小型的简单APP开发项目类似于美团点餐系统。这个项目的目的是创建一个功能类似的餐饮预订平台。由于用户已经明确不需要包含任何联系信息或网址链接,因此这里只简述了项目的性质与目标。