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在RV1126开发板上部署Tensorflow算法，实时目标检测+RTSP传输。视频演示地址

rv1126 yolov5 实时目标检测 rtsp传输_哔哩哔哩_bilibili

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一、准备工作

从官网下载tensorflow模型和数据集

手动在线下载： 
    https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md

TensorFlow预训练模型下载地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md

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往下拉找到ssd_mobilenet_v1_coco并下载

    数据集：MSCOCO数据集https://cocodataset.orgObject(论文版本)有90类物体（加上一个背景类就是91类），label_map可参考：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/data/mscoco_label_map.pbtxt

然后将ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28.tar.gz拷贝至虚拟机

/home/rv1126/ModelConvertSample/original_model目录并解压

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二、TensorFlow模型转换为RKNN格式 pb->rknn

 转换tensorflow ->RKNN

python convert-tensorflow-to-rknn-pre.py

该脚本读取'./original_model/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28/frozen_inference_graph.pb'

模型文件，使用数据集参考'./dataset/dataset3.txt'，

转换后保存为'./rknn_model/ssd_mobilenet_v1_coco.rknn'文件

三、部署ssd_mobilenet_v1_coco.rknn到RV1126开发板上

1.准备工作

首先在开发板执行如下命令，退出出厂测试程序

killall rkmedia_rockx_person_detection

在开发板执行如下命令，挂载nfs根文件系统

busybox mount -t nfs -o nolock,nfsvers=3 192.168.1.108:/home/rv1126 /getnfs/

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2.拷贝模型到开发板并运行程序​

cd /getnfs/ModelConvertSample/rknn_model
mv /demo/bin/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn /demo/bin/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn_bak
cp ssd_mobilenet_v1_coco.rknn /demo/bin/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn
/demo/bin/openRv1126_ssd_object_recognize

3.VLC查看视频，串口查看打印坐标

然后在电脑上打开VLC播放器，输入如下取流地址。注意IP地址请根据实际修改

rtsp://192.168.1.105/live/main_stream

即可看到实时ssd检测的视频画面。

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串口实时打印检测框坐标信息

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如需退出请按ctrl+c

4.源码说明

上面运行的openRv1126_yolov5_object_recognize程序源码位于路径：

/home/rv1126/openRv1126-Aidemo/openRv1126_ssd_object_recognize_rtsp

 openRv1126_ssd_object_recognize.cpp文件rkmedia_rknn_thread函数中定义了模型路径

ssd.cc定义了数据集路径