无名

视觉部署与 C++ 系统实践

视觉部署与C++ 系统实践

我是无名,记录视觉模型部署与 C++ 网络服务的实现、调试和性能验证,也整理 RAG / Agent 应用的工程笔记。

30.11 FPS有效检测速率 12.17 MiB混合精度模型

2026-10-19 · Hybrid · 800×608 · 单路 JPEG 回放 10 分钟,检测速率受约 30 FPS 输入限制。查看实测记录 ↗

RK3588 / VISIONTRACK 摄像头到轨迹输出
YUYV 采集V4L2
共享图像缓冲DMA-BUF

不同帧分发至 3 个 Worker

  1. Worker 0RGA → RKNNContext 0
    NPU Core0
  2. Worker 1RGA → RKNNContext 1
    NPU Core1
  3. Worker 2RGA → RKNNContext 2
    NPU Core2

按序汇合 · 拒绝迟到结果

ByteTrack目标跟踪 → 轨迹 / JSONL
YUYV 共享缓冲路径;Worker 各自复用预处理与推理缓冲。

01 / 项目

项目

最近做的几个项目,代码和实现笔记都在这里。

03 / 关于

关于我

从视觉模型部署到 C++ 网络服务,关注具体实现与验证。

这里整理 RK3588 推理、Linux 网络编程和 AI 应用的实践,保留调试过程、测试条件与可以回查的代码。

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代码仓库

项目代码在 GitHub

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