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文章目录

• • 一、项目概述与目标
  • • 为什么选择RK3588？
  • 二、开发环境准备
  • • 硬件与软件配置
    • 项目源码获取
  • 三、快速上手：编译与运行
  • • 项目目录结构解析
    • 一键运行
  • 四、系统架构深度解析
  • • 核心挑战与解决方案
    • • 1. 相机集成挑战
      • 2. 并发处理难题
      • 3. 图像格式转换
      • 4. 数据缓存管理
    • 系统整体架构
  • 五、核心代码深度剖析
  • • 5.1 相机预览与数据流
    • • 主流程时序图
      • 关键代码解析
    • 5.2 图像缓冲队列：高效的生产-消费模式
    • • ImageBufferQueue设计原理
      • 核心算法：环形查找
    • 5.3 YOLO推理引擎：InferenceWrapper详解
    • • 模型初始化流程
      • 推理执行与后处理
    • 5.4 目标跟踪：ObjectTracker核心算法
    • • 跟踪数据结构
      • 核心跟踪算法
  • 六、Native层核心技术
  • • 6.1 图像格式转换：RGA硬件加速
    • 6.2 RKNN推理与后处理
    • • 模型加载与初始化
      • 推理执行流程
  • 七、性能优化与最佳实践
  • • 7.1 内存管理优化
    • 7.2 多线程性能调优
    • 7.3 实时性能监控
  • 八、常见问题与解决方案
  • • 8.1 编译问题
    • 8.2 运行时问题
    • 8.3 性能调优建议
  • 九、扩展学习与应用
  • • 9.1 支持更多YOLO模型
    • 9.2 算法优化方向
    • 9.3 工程化部署
  • 十、总结与思考
  • • 技术收获
    • 核心亮点