海思hi3516dv300芯片AI图像模块学习（十四） YOLOV3 的视频流的VIO处理

NNIE处理VIO视频流的输入图像流程如图所示，输入图像从vi输出到达VPSS后分成两路信号，一路在VPSS进行下采样后输入到NNIE中计算，得到归一化的RIO信息。一路保持原图分辨率，等待NNIE处理结束将其和roi信息输入到VGS中，在原图上标注ROI信息。最后标注好的图像通过VO输出到屏幕。

具体实现流程如下：

1.初始化结构体和变量

其中 PIC_SIZE_E enSize = PIC_CIF; //enSize是输入到nnie网络的下采样图片的分辨率PIC_CIF=/* 352 * 288 */，这个可以根据检测网络的需求变化

2.初始系统和配置VIO信息（重点在VPSS中的分流和下采样）

输入了前面的enSize 下采样信息，vo开关

GetPicSize获得传感器原图分辨率，和输入的下采样分辨率、打开2个vpss通道

根据上述信息配置vpss

3.加载模型和配置软硬件参数，配置硬件参数之前基本一样

软件配置的阈值在自定义层和输出roi信息中会使用

4.yolov3的数据输入、网络推理、结果输出流程 

5.将VPSS中的两路信号取出来

stExtFrmInfo和stBaseFrmInfo

将数据、软硬件配置输入到网络推理函数

把存在pstExtFrmInfo里的vpss图片帧，放到硬件配置的输入图片地址里0段的第0层

6.根据硬件配置调用NNIE推理网络

7.不支持层中实现YOLO的最后3*n*m*（5+k）向量到ROI信息的变换，这里大量调用了软件配置中的信息

最后将坐标、置信度和类别信息存到硬件输出roi信息的内存地址里ps32DstRoi

8.把上述硬件配置中的结果读取到软件配置的长方形框的结构体中，同样包含坐标、置信度和类别信息

9.根据软件配置中的rect结构体，调用VGS在原图像stBaseFrmInfo上画框

10.输出到vo进行屏幕显示

整体流程结束，一定要注意软件配置的更改。