在RV1126开发板上部署Tensorflow算法，实时目标检测+RTSP传输。视频演示地址
rv1126 yolov5 实时目标检测 rtsp传输_哔哩哔哩_bilibili
一、准备工作
从官网下载tensorflow模型和数据集
手动在线下载：
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md
TensorFlow预训练模型下载地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md
往下拉找到ssd_mobilenet_v1_coco并下载
数据集：MSCOCO数据集https://cocodataset.orgObject(论文版本)有90类物体（加上一个背景类就是91类），label_map可参考：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/data/mscoco_label_map.pbtxt
然后将ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28.tar.gz拷贝至虚拟机
/home/rv1126/ModelConvertSample/original_model目录并解压
二、TensorFlow模型转换为RKNN格式 pb->rknn
转换tensorflow ->RKNN
python convert-tensorflow-to-rknn-pre.py
该脚本读取'./original_model/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28/frozen_inference_graph.pb'
模型文件，使用数据集参考'./dataset/dataset3.txt'，
转换后保存为'./rknn_model/ssd_mobilenet_v1_coco.rknn'文件
三、部署ssd_mobilenet_v1_coco.rknn到RV1126开发板上
1.准备工作
首先在开发板执行如下命令，退出出厂测试程序
killall rkmedia_rockx_person_detection在开发板执行如下命令，挂载nfs根文件系统
busybox mount -t nfs -o nolock,nfsvers=3 192.168.1.108:/home/rv1126 /getnfs/
2.拷贝模型到开发板并运行程序
cd /getnfs/ModelConvertSample/rknn_model
mv /demo/bin/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn /demo/bin/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn_bak
cp ssd_mobilenet_v1_coco.rknn /demo/bin/ssd_inception_v2_rv1109_rv1126.rknn
/demo/bin/openRv1126_ssd_object_recognize3.VLC查看视频，串口查看打印坐标
然后在电脑上打开VLC播放器，输入如下取流地址。注意IP地址请根据实际修改
rtsp://192.168.1.105/live/main_stream即可看到实时ssd检测的视频画面。
串口实时打印检测框坐标信息
如需退出请按ctrl+c
4.源码说明
上面运行的openRv1126_yolov5_object_recognize程序源码位于路径：
/home/rv1126/openRv1126-Aidemo/openRv1126_ssd_object_recognize_rtsp
openRv1126_ssd_object_recognize.cpp文件rkmedia_rknn_thread函数中定义了模型路径
ssd.cc定义了数据集路径
