# 使用视频流输入的DMS系统设计与实现

**Repository Path**: skywll/dms-system

## Basic Information

- **Project Name**: 使用视频流输入的DMS系统设计与实现
- **Description**: 根据瑞芯微RV1126提供的demo、框架，rknn组织提供的yolov5s仓库，进行的dms系统设计与实现。最终实现了检测、报警、保存关键帧、低功耗进入等功能
- **Primary Language**: C++
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2024-11-27
- **Last Updated**: 2024-11-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 使用视频流输入的DMS系统设计与实现

#### 介绍
根据瑞芯微RV1126提供的demo、框架，rknn组织提供的yolov5s仓库，进行的dms系统设计与实现。最终实现了检测、报警、保存关键帧、低功耗进入等功能

#### 软件架构
***main.cc***是主函数，包括创建三个子线程  
***modules文件夹*** - 包含子线程的设计与实现，主要用c++，也包含一些混合编译  
***src文件夹*** - 包含其他功能代码（包括yolov5模型检测和后处理、rk系统初始化、链表处理事务和yuv转rgb等）
其余的都是rkmedia提供的头文件，库文件在sdk中，需要一起打包编译  

#### 安装教程

1.  训练好对应的Yolo模型，在ubuntu机器上安装瑞芯微RV1126-SDK
2.  逐模块测试功能，待所需功能都测试没问题了再进行整合，比如摄像头启动取流推流、Yolov5检测和人脸检测、喇叭音频播放控制等
3.  进入rv1126-sdk/external/rkmedia/examples，根据CMakeLists说明，配置然后编译

#### CMakeLists说明
![](CMakeLists说明.png)

#### 参与贡献

1.RKNN Model Zoo 涵盖不同框架的SOTA模型的集合等基于Rockchip NPU的完整AI应用开发流程
https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo  
2.OpenCV提供的人脸检测-级联分类器haarcascade_frontalface_default.xml文件