RK3568+qt5+rknn模型视频检测项目

#RK3568+qt5+rknn模型视频检测项目

本项目是基于Linux（Debian）系统，使用RK3568芯片，结合Qt5框架和RKNN模型，实现对yolov5-6.0项目部署的完整解决方案。本项目不仅可以实现Pytorch模型向rknn模型的转换，而且能够在RK3568平台上使用Qt框架进行部署，利用NPU推理加速视频目标识别。

##项目简介

本项目主要包括以下内容：

1. yolov5-6.0项目的部署：在Linux（Debian）环境下，对yolov5-6.0项目进行部署，实现基本的视频目标识别功能。

2. Pytorch模型转换rknn模型：针对自用Pytorch模型，进行转换，使其能够在RK3568平台上运行。

3. Qt部署：在RK3568平台上，使用Qt框架进行项目部署，实现对视频流的实时处理和显示。

4. NPU推理加速：利用RK3568平台的NPU进行推理加速，提高视频目标识别的效率。

##使用说明

1. 确保您的开发环境为Linux（Debian）系统，并已安装RK3568开发板。

2. 获取项目源码后，首先进行yolov5-6.0项目的部署。

3. 在部署成功的基础上，进行Pytorch模型转换rknn模型的操作。

4. 使用Qt框架进行项目部署，确保能够实时处理并显示视频流。

5. 最后，利用NPU推理加速功能，提高视频目标识别的效率。

##注意事项

1. 在进行项目部署和模型转换时，请确保遵循相关指南和规范。

2. 在使用过程中，如遇到问题，请查阅相关文档或寻求技术支持。

3. 请勿随意修改项目文件，以免影响项目运行。

希望本项目能够帮助您在RK3568平台上实现视频目标识别功能，祝您使用愉快！