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RK3588芯片NPU的使用：官方rknn_yolov5_android_apk_demo运行与解读

news 来源：原创 2025/6/29 9:11:26

一、本文的目标

本文将完成两项任务：

官方的调用摄像头动态目标识别例子运行在rk3588的开发板上。
解读源码以增加对rknn开发的认识。

二、开发环境说明

主机系统：Windows 11
目标设备：搭载RK3588芯片的安卓开发板
核心工具：Android Studio Koala | 2024.1.1 Patch 2，NDK 27.0

三、编译与运行

0. 源码位置

官方路径在rknn-toolkit2\rknpu2\examples\rknn_yolov5_android_apk_demo，找不到也可以找我。

1.目录结构

如下图：

2.编译与运行

自打开工程后，自动下载依赖，到点击运行，在rk3588开发板跑起来，一路没遇到阻碍。下图为运行效果，识别出来手机图片中的三巨头。

四、代码解读

1.核心问题

本案例是在相机预览实时进行目标检测，那么有以下几个核心问题要解决：

相机使用：案例中使用第一代Camera API，虽然API已不建议使用，但能工作就是好汉。
并发工作：相机一边预览，程序一边使用yolov5做目标检测。需要有一个专用来检测的推理线程。
图像格式转换：安卓中Camera API的预览帧是NV21格式，而瑞芯微NPU中需要换成RGB888格式。
需要有一个容器缓存预览帧：要设计一个图片缓存队列。

2.程序的主流程

建议从CameraPreviewActivity开始分析，逻辑逐渐在这里展开。

初始化阶段：

onCreate():
- 初始化 UI 组件（FPS 显示、结果画布）。
- 根据设备平台（如 RK3588/RK356x）加载预置的 YOLO 模型文件到缓存目录。
- 初始化推理引擎 mInferenceWrapper 和目标检测结果处理器 mInferenceResult。
createPreviewView():
- 创建 SurfaceView 用于相机预览，绑定 SurfaceHolder 回调。

相机与预览控制：

见流程图：

TSurfaceHolderCallback

surfaceCreated(): 调用 startCamera() 打开相机并启动预览。
surfaceDestroyed(): 停止预览并释放相机资源。

startCamera()

根据摄像头数量选择摄像头 ID（优先选择 ID=2）。
配置相机参数（分辨率、预览格式），设置预览缓冲区 mPreviewData0。
通过 setPreviewCallbackWithBuffer 注册预览数据回调。

onPreviewFrame()

接收 NV21 格式的预览帧。
使用 RGA 硬件加速转换为 RGB 格式。
推送到图像队列 mImageBufferQueue。

    @Overridepublic void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) {mCamera0.addCallbackBuffer(data);ImageBufferQueue.ImageBuffer imageBuffer = mImageBufferQueue.getFreeBuffer();if (imageBuffer != null) {// RK_FORMAT_YCrCb_420_SP -> RK_FORMAT_RGBA_8888// flip for CAMERA_FACING_FRONTRGA.colorConvertAndFlip(data, RK_FORMAT_YCrCb_420_SP, imageBuffer.mImage_handle,  RK_FORMAT_RGB_888,CAMERA_PREVIEW_WIDTH, CAMERA_PREVIEW_HEIGHT, this.flip);mImageBufferQueue.postBuffer(imageBuffer);}}

推理线程

见下图：

startTrack()

初始化图像队列，启动推理线程 mInferenceRunnable。

推理循环

从队列获取 RGB 图像。
调用 mInferenceWrapper.run() 运行 YOLO 模型推理。
计算 FPS 并通过 Handler 更新 UI。
检测结果存储在 mInferenceResult 中。

UI 渲染

见下图：

showTrackSelectResults()

在 Canvas 上绘制检测框和类别标签。
通过 ImageView 显示结果。

Handler 消息机制

主线程更新 FPS 数值和检测结果位图。

3.java层相关类

3.1 YOLO目标检测模型的核心封装类InferenceWrapper

此类负责与底层C++实现的RKNN推理引擎交互，完成模型初始化、推理执行和后处理全流程。
成员变量：

OutputBuffer mOutputs; // 存储模型原始输出
DetectResultGroup mDetectResults; // 原生后处理结果容器
int OBJ_NUMB_MAX_SIZE = 64; // 最大检测对象数量限制

DetectResultGroup两个类（数据结构）在InferenceResult类中，稍后介绍。
模型初始化：

    public int initModel(int im_height, int im_width, int im_channel, String modelPath) throws Exception {mOutputs = new InferenceResult.OutputBuffer();// 为YOLO的三层输出预分配内存：mOutputs.mGrid0Out = new byte[255 * 80 * 80];  // 80x80特征图mOutputs.mGrid1Out = new byte[255 * 40 * 40];  // 40x40特征图 mOutputs.mGrid2Out = new byte[255 * 20 * 20];  // 20x20特征图if (navite_init(im_height, im_width, im_channel, modelPath) != 0) {throw new IOException("rknn init fail!");}return 0; }

255 = 3(5+80) 对应YOLOv5的3个anchor，每个anchor预测5个参数+80个类别。
推理执行：

public OutputBuffer run(long img_buf_handle, int camera_width, int camera_height) {native_run(img_buf_handle, camera_width, camera_height, mOutputs.mGrid0Out, mOutputs.mGrid1Out, mOutputs.mGrid2Out);return mOutputs;
}// jni接口
private native int native_run(long img_buf_handle, int cam_width, int cam_height, byte[] grid0Out, byte[] grid1Out, byte[] grid2Out);

参数img_buf_handle是图像缓冲区的native句柄。
通过JNI将结果直接写入预分配的Java层缓冲区。
后处理流程：

public ArrayList<Recognition> postProcess(OutputBuffer outputs) {// 1. 初始化结果容器mDetectResults = new DetectResultGroup();mDetectResults.ids = new int[OBJ_NUMB_MAX_SIZE];mDetectResults.scores = new float[OBJ_NUMB_MAX_SIZE]; mDetectResults.boxes = new float[4 * OBJ_NUMB_MAX_SIZE];// 2. 调用原生后处理int count = native_post_process(outputs.mGrid0Out, outputs.mGrid1Out, outputs.mGrid2Out,mDetectResults.ids, mDetectResults.scores, mDetectResults.boxes);// 3. 转换为Recognition对象ArrayList<Recognition> recognitions = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < count; ++i) {RectF rect = new RectF(mDetectResults.boxes[i*4+0], // leftmDetectResults.boxes[i*4+1], // topmDetectResults.boxes[i*4+2], // rightmDetectResults.boxes[i*4+3]  // bottom);recognitions.add(new Recognition(mDetectResults.ids[i],mDetectResults.scores[i], rect));}return recognitions;
}

native方法：

方法签名	功能描述
`navite_init()`	初始化RKNN模型，加载指定路径的模型文件
`native_deinit()`	释放模型资源
`native_run()`	执行推理，结果写入Java层缓冲区
`native_post_process()`	执行NMS等后处理，返回检测结果

InferenceWrapper与Camera线程和RKNN JNI时序图：

与InferenceResult的关系：

提供原始输出(OutputBuffer)给InferenceResult存储
执行postProcess()生成最终识别结果
与ObjectTracker的配合：
产生的Recognition列表会传递给跟踪器进行ID关联

3.2 InferenceResult类

用于处理目标检测推理结果的工具类，主要功能包括存储推理输出、处理检测结果以及跟踪检测对象。
主要成员变量：

OutputBuffer mOutputBuffer; // 存储推理输出的原始数据
ArrayList<

RK3588芯片NPU的使用：官方rknn_yolov5_android_apk_demo运行与解读

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