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视频解码及YOLOv5x 推理

本示例演示如何在 RDK S100 等平台上，使用 SP 解码/显示/VIO 与 BPU 组合完成： 本地 H.264 文件 → 硬件解码 (NV12) → YOLOv5X 推理 → 叠加框到显示图层 的端到端流程，本示例代码位于/app/cdev_demo/bpu/11_decode_yolov5x_display_sample目录下。

功能说明​

  • 模型加载

    加载模型，获取输入/输出相关信息。

  • 前处理 (Preprocess)

    将从 VIO 获取的 NV12 帧转换为 BGR（cv::cvtColor），进行 letterbox/缩放，写入 NV12 输入张量。

  • 模型推理 (Inference)

    调用 infer() 在 BPU 上执行前向计算。

  • 后处理 (Postprocess)

    调用 yolov5x.post_process(score_thres, nms_thres, W, H)，完成解码、置信度过滤与 NMS，并将框坐标还原到原分辨率。

  • 相机管理 (VIO)

    通过 sp_open_camera_v2 打开传感器通道，sp_vio_get_yuv 拉取 NV12 帧。

  • 屏幕叠加 (SP Display)

    sp_start_display 初始化显示通道；draw_detections_on_disp 将检测结果绘制到屏幕。

模型说明​

参考 Ultralytics YOLOv5x 目标检测示例小节。

环境依赖​

在编译运行前，请确保安装以下依赖：

sudo apt update
sudo apt install libgflags-dev

目录结构​

.
|-- CMakeLists.txt                     # CMake 构建脚本（目标/依赖/包含与链接）
|-- README.md                          # 本使用说明
|-- inc
|   `-- ultralytics_yolov5x.hpp        # YOLOv5x 封装头：加载/预处理/推理/后处理接口
`-- src
    |-- main.cc                        # 程序入口：H.264 解码→推理→显示叠加（Ctrl+C 退出）
    `-- ultralytics_yolov5x.cc         # YOLOv5x 实现：letterbox、NV12 张量写入、解码、NMS、还原坐标

编译工程​

  • 配置与编译 
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make -j$(nproc)

参数说明​

参数名说明默认值
--width源码流/解码期望宽度（像素）1920
--height源码流/解码期望高度（像素）1080
--input_path输入 H.264 文件路径（示例为本地文件；也可扩展为码流管道）/app/res/assets/1080P_test.h264
--model_pathYOLOv5X 量化模型（.hbm）路径/opt/hobot/model/s100/basic/yolov5x_672x672_nv12.hbm
--label_file类别名列表文件（逐行一个类别名）/app/res/labels/coco_classes.names
--score_thres置信度阈值（过滤低分框）0.25
--nms_thresNMS IoU 阈值0.45

快速运行​

  • 运行模型

    • 确保在build目录中
    • 使用默认参数 
      ./decode_yolov5x_display
    • 指定参数运行 
      ./decode_yolov5x_display \
          --width 1920 --height 1080 \
          --input_path /app/res/assets/1080P_test.h264 \
          --model_path /opt/hobot/model/s100/basic/yolov5x_672x672_nv12.hbm \
          --label_file /app/res/labels/coco_classes.names \
          --score_thres 0.25 \
          --nms_thres 0.45

  • 退出运行

    在命令行输入Ctrl C

  • 查看结果

    运行成功后，屏幕会实时显示目标检测图像

注意事项​

  • 该程序需运行在桌面环境。

  • 如需了解更多部署方式或模型支持情况，请参考官方文档或联系平台技术支持。

License​

Copyright (C) 2025，XiangshunZhao D-Robotics.

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