AX-Pipeline 由 社区开发者友情 开发。该项目基于 AXera-Pi系列社区板卡 展示 NPU、编解码、显示 等功能模块软件调用方法,方便社区开发者进行快速评估和二次开发自己的多媒体应用。
- AX650A/AX650N
- AX8850N/AX8850
- AX650 Series
- v3.6.2(社区版本SDK获取方式)
- AX650N DEMO Board
- AXera-Pi Pro(AX650N)
- 快速编译 基于 cmake 实现简单的跨平台编译。
- 如何更换自己训练的 yolov5 模型
- 如何部署自己的其他模型
- 如何调整图像方向
- ModelZoo 一些支持或将支持的模型,和一些模型的说明
- 配置文件说明
- 简化版本 pipeline 构建 api
- 如何加速子模块的下载
示例 | 简介 | 流程图 |
---|---|---|
sample_demux_ivps_npu_vo | 读取 h264/mp4/rtsp 解码,通过 IVPS 出两路视频,一路用作屏幕显示,一路用作 NPU 推理 | 查看流程图 |
sample_demux_ivps_npu_rtsp | 读取 h264/mp4/rtsp 解码,通过 IVPS 出两路视频,一路用作 RTSP 推流,一路用作 NPU 推理 | 查看流程图 |
sample_demux_ivps_npu_rtsp_vo | 读取 h264/mp4/rtsp 解码,通过 IVPS 出三路视频,一路用作屏幕显示,一路用作 RTSP 推流,一路用作 NPU 推理 | 查看流程图 |
sample_demux_ivps_npu_hdmi_vo | 读取 h264/mp4/rtsp 解码,推理多个模型并进行 OSD 后,分屏(分屏数量等于指定模型个数)同时输出到 HDMI 屏幕 | 查看流程图 |
sample_demux_ivps_npu_rtsp_hdmi_vo | 读取 h264/mp4/rtsp 解码,推理多个模型并进行 OSD 后,分屏(分屏数量等于指定模型个数)同时输出到 HDMI 屏幕和 RTSP 推流 | 查看流程图 |
sample_multi_demux_ivps_npu_multi_rtsp | 读取多路 h264/mp4/rtsp 解码,分别进行推理和 OSD 后,多路 RTSP 推流输出 | 查看流程图 |
sample_multi_demux_ivps_npu_hdmi_vo | 读取多路 h264/mp4/rtsp 解码,分别进行推理和 OSD 后,多路 HDMI 屏幕输出 | 查看流程图 |
sample_multi_demux_ivps_npu_multi_rtsp_hdmi_vo | 读取多路 h264/mp4/rtsp 解码,分别进行推理和 OSD 后,同时输出到多路 RTSP 推流和 HDMI 屏幕 | 查看流程图 |
flowchart LR
A[输入: h264/mp4/rtsp] --> B[解码]
B --> C[IVPS 分两路]
C --> D[屏幕显示]
C --> E[NPU 推理 + OSD] --> D
flowchart LR
A[输入: h264/mp4/rtsp] --> B[解码]
B --> C[IVPS 分两路]
C --> D[RTSP 推流]
C --> E[NPU 推理 + OSD] --> D
flowchart LR
A[输入: h264/mp4/rtsp] --> B[解码]
B --> C[IVPS 分三路]
C --> D[屏幕显示]
C --> E[RTSP 推流]
C --> F[NPU 推理 + OSD] --> E
F --> D
flowchart LR
A[输入: h264/mp4/rtsp] --> B[解码]
B --> C[NPU 推理 + OSD]
B --> E[分屏输出]
B --> G[RTSP 推流]
C --> E
C --> G
flowchart LR
A[多路输入: h264/mp4/rtsp] --> B[多路解码]
B --> C[多路 NPU 推理 + OSD]
B --> E[多路 RTSP 推流]
C --> E
flowchart LR
A[多路输入: h264/mp4/rtsp] --> B[多路解码]
B --> C[多路 NPU 推理 + OSD]
B --> E[多路 HDMI 输出]
C --> E
flowchart LR
A[多路输入: h264/mp4/rtsp] --> B[多路解码]
B --> C[多路 NPU 推理 + OSD]
C --> E[多路 RTSP 推流]
C --> F[多路 HDMI 输出]
B --> E
B --> F
详情请看 更新日志
- ax-samples:该项目实现了常见的 深度学习开源算法 在 爱芯元智 的 AI SoC 上的示例代码,方便社区开发者进行快速评估和适配
- 基于 AX650N 部署 YOLO11
- 基于 AX620Q 部署 YOLOv8
- NPU工具链在线文档
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