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申请/专利权人：浪潮通信技术有限公司
摘要：本发明公开了基于RKNN的边缘网关实时视频推理方法及系统，属于深度学习技术领域，要解决的技术问题为如何实现高流量视频数据的实时处理并减少计算资源依赖。包括如下步骤：基于样本图像和标记构建数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；基于深度学习方法构建推理模型，对构建的推理模型进行模型训练，得到最优模型；将最优模型转换为onnx模型；将onnx模型转换为rknn模型；配置rknpu环境，封装初始化rknn模型接口，初始化rknn模型为rknn对象列表，封装一个rknn线程池；采集视频并对视频进行图像分解得到多帧图像，rknn线程池中各个线程通过rknn模型对捕获的图像进行推理，得到推理结果。
主权项：1.一种基于RKNN的边缘网关实时视频推理方法，其特征在于，包括如下步骤：数据集构建：根据业务场景需求采集视频，对视频进行图像分解得到多帧图像作为样本图像，并对样本图像进行标记，基于样本图像和标记构建数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；模型训练：基于深度学习方法构建推理模型，基于训练集和验证集对构建的推理模型进行模型训练，得到最优模型；onnx模型构建：将最优模型转换为onnx模型；rknn模型构建：将onnx模型转换为rknn模型；多线程配置：在边缘网关配置rknpu环境，封装初始化rknn模型接口，初始化rknn模型为rknn对象列表，封装一个rknn线程池；多线程推理：采集视频并对视频进行图像分解得到多帧图像，rknn线程池中各个线程通过rknn模型对捕获的图像进行推理，得到推理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮通信技术有限公司 基于RKNN的边缘网关实时视频推理方法及系统
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