这次用hi3516dv500版本的Tofu5m模块。SDK里的demo部分是H.264视频输入，为了保持一致来验证，先改成H.264的视频流文件。

SD3403/SS928/926SDK环境虚拟机160G移动硬盘，可直接拷贝到本地VMware直接打开SD3403/SS928/926模型转换虚拟机160G移动硬盘，可直接拷贝到本地VMware直接打开Hi3516dv500

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上一节yolov8的训练已经完成了，现在要开始做模型的转换了，这里和yolov7方式相似，但是有一些差异，尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。我们一个一个看，首先filter.py里要先增加个Filter的自定义层。op_source="""#includetorch

上一篇用MindStudio转换完om模型，就可以在板卡里进行推理验证了。SDK里有相关推理的demo，只要om模型转换没有遇到问题，是可以做推理验证。首先SDK里推理验证方式有两种，一个是用H264实时视频流的方式，还有一种是通过图片的方式。H264方式需要准备好FFMPEG，通过本地视频转换成H264视频流推给板卡。用下面指令就可以。ffmpeg的安装使用就不在这里介绍了。ffmpeg-ite

一、芯片介绍Hi3516DV500是一颗面向行业市场推出的高清智能网络摄像头SoC。

来源：易百纳技术社区链接：海思Hi3516dv500添加telent工具步骤_专栏_易百纳技术社区该文使用Hi3516dv500开发环境添加telent工具，仅做参考一busybox配置进入Hi3519DV500

为了满足高效、精确、稳定的视频处理需求，海思推出了两款创新型芯片Hi3516DV500和Hi3519DV500，这两款芯片引领着智能视频处理技术的革新。

Hi3516DV500跑的SDK版本：Hi3519DV500_SDK_V1.0.0.31.先烧录SDK默认编译出来的uboot、kernel、rootfs到demo板中2.由于默认SDK配置的USB默认工作在

3516DV300停产了，期待已久的3516DV500重磅归来，以下是3516DV500和3516DV300的核心参数对比。

原版模型测试并导出onnxpaddle版面分析->https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/ppstructure/layout/README_ch.md测试python3deploy/python/infer.py\--model_dir=model/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla_

默认没有带opencv库，但是实际项目中需要用到opencv库，因此添加一下此库；1：编译opencv源码，这里具体可以参考海思Hi3516移植opencv以及错误调试_海思hi3516摄像头开发-CSDN博客2：在工程的根目录下新建一个3rdparty文件用于存放第三方的库，将编译安装好的库拷贝至3rdparty下并命名为opencv3：修改src下的CMakeLists.txt，重点可以看一下

鉴于越来越多的用户关注到超感光视频采集方案的开发，海思2023年推出了一整套带AIISP的多媒体平台方案；其中Hi3516DV500芯片最高支持2路sensor输入，支持最高5M@30fps的ISP图像处理能力