在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【2.1】RK3588介绍及性能展示更多内容见视频

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。

B站配套视频：https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f

首先不得不夸一句国产芯片开始崛起了

RK3588是瑞芯微公司开发的一款芯片，对我们做图像识别的来说，最终点的就是他有6TOPS的npu，可以支持AI场景。这是一个很大的跨越，在国产AI芯片出来之前，我们大部分只能使用老黄的GPU进行部署，费用会很高，而且性能会有明显过剩。使用国产化芯片之后很明显的性价比提升。
这是芯片的官网地址有兴趣可以查看一下：http://www.rock-chips.com/a/cn/product/RK35xilie/2022/0926/1656.html

实际测试情况

真机运行画面

性能

测试结论：

使用1080P 30FPS监控摄像头，单台设备可以接入2路摄像头，还存在性能冗余。

使用1080P 60PFS视屏文件，单台设备可以介入1路视频流，性能存在冗余。

稳定性

单路25FPS画面运行官方80类模型，连续14天没有掉线。基本可以做到7*24运行。

运行性能如下：设备温度稳定在55摄氏度，NPU负载单核心50左右，第二第三核心未启用。RGA运行3%左右。

Every 1.0s: cat /sys/kernel/debug/rknpu/load /sys/kernel/debug...  orangepi5: Mon Jul 22 14:06:20 2024

NPU load:  Core0: 54%, Core1:  1%, Core2:  0%,
num of scheduler = 3
================= load ==================
scheduler[0]: rga3_core0
         load = 2%
-----------------------------------
scheduler[1]: rga3_core1
         load = 0%
-----------------------------------
scheduler[2]: rga2
         load = 0%
-----------------------------------
         process 1: pid = 2840, name: /usr/local/yunyan/yunyan_v1.0 /usr/local/yunyan/yunyan_config_qT
B51VmIUuDSGSJXs1LDtzhhIAZdUqPYQdeV0bBlMhZhSFQtgw.ini
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