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zhuangtai_class_cls_1980x1080_60/README.md

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+# RKNN 堆料分类推理系统 README
+
+本项目用于在 RK3588 平台上运行 RKNN 分类模型，对多个 ROI 区域进行堆料状态分类，包括：
+
+未堆料     0
+小堆料     1
+大堆料     2 
+未浇筑满   3
+浇筑满     4
+
+项目中支持 多 ROI 裁剪、模型推理、加权判断（小/大堆料） 和分类结果输出。
+
+## 目录结构
+
+project/
+│── yiliao_cls.rknn                # RKNN 模型
+│── best.pt                        # pt 模型
+│── roi_coordinates/         # ROI 坐标文件目录
+│     └── 1_rois.txt
+│── test_image/              # 测试图片目录
+│     └── 1.jpg
+      └── 2.jpg
+      └── 3.jpg
+│── yiliao_main_rknn.py        # RKNN主推理脚本
+│── yiliao_main_pc.py          # PC推理脚本 
+│── README.md
+
+
+## 配置（略）
+## 安装依赖（略）
+
+
+## 调用示例
+单张图片推理调用示例
+
+```bash
+
+from yiliao_main_rknn import classify_frame_with_rois
+
+#                   示例调用
+# =====================================================
+if __name__ == "__main__":
+    model_path = "yiliao_cls.rknn"
+    roi_file = "./roi_coordinates/1_rois.txt"
+
+    frame = cv2.imread("./test_image/1.png")
+
+    result = classify_frame_with_single_roi(model_path, frame, roi_file)
+
+    print(result)
+
+```
+
+##小堆料 / 大堆料加权判定说明
+
+模型原始输出中，小堆料（class 1）与大堆料（class 2）相比时容易出现概率接近的情况。
+
+通过加权机制：
+
+✔ 可以避免因整体概率偏低导致分类不稳定
+✔ 优先放大“大堆料 的可能性”（因为 w2 > w1）
+✔ score 更能反映堆料大小的趋势，而不是绝对概率
+
+为提高判断稳定性，采用了加权评分方式：（这些参数都可以根据实际情况在文件中对weighted_small_large中参数进行修改）
+score = (0.3 * p1 + 0.7 * p2) / (p1 + p2)
+score ≥ 0.4 → 大堆料
+score < 0.4 → 小堆料
+
+p1：小堆料概率
+p2：大堆料概率
+score 越接近 1 越倾向于大堆料
+score 越接近 0 越倾向于小堆料
+
+
+
+
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+