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C
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C
#ifndef __YOLOV8__
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#define __YOLOV8__
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#include <stdio.h>
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#include <string.h>
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#include "xmedia_svp.h"
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#include "xmedia_svp_std.h"
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#include "xmedia_svp_quantize.h"
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#include "svp_nms.h"
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#include "svp_core.h"
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#include "yolov5.h"
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#ifdef __cplusplus
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extern "C" {
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#endif
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#define DEFAULT_KEYPOINT_LEN 0
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#define PEOPLE_KEYPOINT_LEN 17
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#define SVP_PLATE_KPS 4
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typedef struct {
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xmedia_u32 w; // 模型支持的图像宽度
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xmedia_u32 h; // 模型支持的图像高度
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xmedia_u32 num; // 模型的检测类别数量
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xmedia_u32 feature[LAYER_MAX_NUM]; // 每个feature_map的大小
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xmedia_u32 output_num; // npu输出所有的特征数量
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xmedia_float thres_desig; // 检测阈值的反sigmoid值
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quanlize_param quanlize[LAYER_MAX_NUM]; // 反量化需要的参数
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xmedia_npu_model model; // npu参数
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xmedia_svp_alg_type type; // 算法类型
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xmedia_float detect_threshold; // 置信度阈值，建议值0.55f
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xmedia_float iou_threshold; // iou相交比阈值，建议值0.5f
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xmedia_float classifier_threshold; // 分类器阈值，建议值0.01f
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xmedia_u32 max_target_num; // 最大目标数，最大值10
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svp_stable_box record_result; // 记录历史框,用于稳定算法
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svp_movement movement; // 静止过滤相关参数
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svp_tracklet tracklet;
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xmedia_u8 track_id_arry[SVP_ALG_MAX_TARGET_NUM * SVP_MAX_LOST_COUNT]; // 追踪id数组
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xmedia_s32 track_id_grow; // 追踪id增加
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xmedia_u8 keypoint_len; // 关键点数量
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xmedia_void *private_data; // 实例私有数据
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xmedia_float *deqnt_u8_to_f32_table;
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xmedia_float *sigmoid_deqnt_table;
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svp_base_yolov8_result *bbox;
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} yolov8_detect_param;
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xmedia_void set_default_yolov8_detect_param(yolov8_detect_param *param);
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xmedia_s32 yolov8_init(yolov8_detect_param *param, const xmedia_svp_modules *model);
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xmedia_s32 yolov8_uninit(yolov8_detect_param *param);
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xmedia_s32 detect_yolov8_process(yolov8_detect_param *param, const xmedia_video_frame_info *frame_info,
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xmedia_svp_yolov8_output *result);
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xmedia_float iouv8(svp_base_yolov8_result *box1, svp_base_yolov8_result *box2);
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xmedia_s32 svp_get_detect_result_bz(yolov5_detect_param *param, xmedia_svp_yolov8_output *result,
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const xmedia_svp_detect_anchors anchors_yaml);
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#ifdef __cplusplus
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}
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#endif
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#endif
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