基於Rockchip RK1808 AI Edge compute 之人體關鍵點分析應用

安防攝像機融合 AI 精準的離線人體骨骼關鍵點技術，將現有設備Edge AI 化大大提升運算效能。

• Edge AI直接用原始資料進行處理，特徵更豐富
• Edge AI 避免了網路傳輸待分析的資料，回應快，延遲小
• Edge AI 功耗低，成本低

世平集團所代理Rockchip，提供了完整的人體關鍵點API。可支持x86 & Rockchip ARM架構平台，每個設備可獨立運作models或是共同處理同一個models大大提升運算效能。

當需要在x86-64 Linux平臺上使用RK1808運行RockX SDK的程式時，可安裝以下通信服務。

命令如下所示：

./sdk/rockx-x86-64-Linux/bin/npu_transfer_proxy/install.sh

如果需要將通信服務卸載，可以執行以下命令：

./sdk/rockx-x86-64-Linux/bin/npu_transfer_proxy/uninstall.sh

各個模組都通過 rockx_create函數進行初始化，通過傳入不同的 rockx_module_t 來初始化不同的模組，示例代碼如下所示：

rockx_ret_t ret; 
rockx_handle_t face_det_handle; 
ret = rockx_create(&face_det_handle, 
                                 ROCKX_MODULE_FACE_DETECTION, 
                                 nullptr, 0); 

if (ret != ROCKX_RET_SUCCESS) 
{
  printf("init rockx module error %d\n", ret); 

}

創建完成之後將得到一個rockx_handle_t類型的控制碼，後面可以使用該控制碼來調用相應的類型的控制碼

rockx_pose_body rockx_pose_finger

身體骨骼關鍵點定位 手指關鍵點定位

模組介面函數示例代碼如下：

rockx_object_array_t face_array;

memset(&face_array, 0, sizeof(rockx_object_array_t));

rockx_ret_t ret = rockx_face_detect(face_det_handle, &input_image,

                                                             &face_array, nullptr);

if (ret != ROCKX_RET_SUCCESS) {

    printf("rockx_face_detect error %d\n", ret);

    return -1;

}