@kunyi 感谢老哥,解决了
sunxi 发布的帖子
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v853将系统文件格式squashfs改成ext4
我修改了env-4.9.config文件的rootfstype
在menuconfig里修改了配置:
内核里ext4也选上了,但是我用编译的固件刷机后,查看格式,还是squashfs
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哪位大神能告知,这是个什么错误,要如何处理,谢啦~
<VideoInputHw_CapThread> vi_v_frm_pts_invalid:vipp8--703204798066-703204493803=304263(us)
W0920 20:56:09.813474 24731 videoInputHw.c:4870] -
回复: NPU资源释放问题
请教:我需要连续高频次调用目标检测,我的思路是先进行一个初始化NPU_Yolo_init和一个预处理Detect_pr,然后调用Detect(),会造成内存不停疯长,一会就撑满了。不知道问题在哪里。劳烦大神指教。
//初始化,执行一次
int NPU_Yolo::NPU_Yolo_init(string moduleFile)
{
/* Initialize vip lite /
status = vip_init(80 * 1024 * 1024);
_CHECK_STATUS(status, final);
printf("Initialize vip lite success\n");
/ Initialize network items /
status = vnn_InitNetworkItem(&network_items,moduleFile);
_CHECK_STATUS(status, final);
printf("Initialize network items success\n");
/ Create the neural network */
status = vnn_CreateNeuralNetwork(network_items);
_CHECK_STATUS(status, final);
printf("Create the neural network success\n");
final:
return status;
}//作为预处理,执行一次
void NPU_Yolo::Detect_pre(cv::Mat frame)
{
int sizeInt=640;//v5 640 v3 416
int w=sizeInt;
float h=frame.rowssizeInt/frame.cols;
cv::resize(frame,frame,cv::Size(sizeInt,int(h)));
Mat mat(Size(sizeInt,sizeInt),CV_8UC3,Scalar(0));
Mat roi=mat(Rect(0,0,frame.cols,frame.rows));
Mat mask=Mat(roi.rows,roi.cols,roi.depth(),Scalar(1));
frame.copyTo(roi,mask);
/ Pre process the input/output data /
status = vnn_PreProcessNeuralNetwork(network_items,frame);
_CHECK_STATUS(status, final);
printf("Pre process the input/output data success\n");
/ Run the neural network */
status = vnn_RunNeuralNetwork(network_items);
_CHECK_STATUS(status, final);
printf("Run the neural network success\n");final:
mat.release();}
// 高频次调用进行目标检测
vector<Object> NPU_Yolo::Detect(cv::Mat frame)
{
cout<<" *** 1 "<<endl;
int sizeInt=640;//v5 640 v3 416
int w=sizeInt;
float h=frame.rows*sizeInt/frame.cols;
cv::resize(frame,frame,cv::Size(sizeInt,int(h)));
Mat mat(Size(sizeInt,sizeInt),CV_8UC3,Scalar(0));
Mat roi=mat(Rect(0,0,frame.cols,frame.rows));
cout<<" *** 2 "<<endl;
Mat mask=Mat(roi.rows,roi.cols,roi.depth(),Scalar(1));
frame.copyTo(roi,mask);
std::vector<Object> objects= vnn_PostProcessNeuralNetwork(network_items,mat);
cout<<" *** 3 "<<endl;
_CHECK_STATUS(status, final);
printf("Post process output data success\n");
final:
mat.release();
cout<<" *** 4 "<<endl;
} -
NPU资源释放问题
需要高频次通过NPU进行YOLO检测目标,请教如何能避免多次读入模型和多次申请内存?——就是要快速连续多次调用NPU,要将初始化的部分、预测部分和资源释放部分分开,希望高手指教,感谢!
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V853 websocket报溢出
4642.162998] Tcp: request sock TCp: Possible SYN flooding on port 8081. Dropping request.
Check SNmp counters.
V853 启动一个websocket服务(不依赖ssl的版本),另外一台机器的浏览器第一次连接这个websocket端口,就立即报出以上的这个错误。
V853上就启动了一个HTTP服务,和这个websocket服务,分别是两个不同的端口;浏览器连接http后再连接websocket就报溢出了。
是不是需要改什么连接数配置?求助。