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# RKNN 堆料分类推理系统 README
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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：
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未堆料 0
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小堆料 1
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大堆料 2
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未浇筑满 3
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浇筑满 4
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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。
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## 目录结构
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project/
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│── yiliao_cls.rknn # RKNN 模型
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│── best.pt # pt 模型
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│── roi_coordinates/ # ROI 坐标文件目录
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│ └── 1_rois.txt
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│── test_image/ # 测试图片目录
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│ └── 1.jpg
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└── 2.jpg
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└── 3.jpg
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│── yiliao_main_rknn.py # RKNN主推理脚本
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│── yiliao_main_pc.py # PC推理脚本
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│── README.md
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## 配置（略）
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## 安装依赖（略）
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## 调用示例
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单张图片推理调用示例
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```bash
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from yiliao_main_rknn import classify_frame_with_rois
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if __name__ == "__main__":
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model_path = "yiliao_cls.rknn"
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roi_file = "./roi_coordinates/1_rois.txt"
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frame = cv2.imread("./test_image/2.jpg")
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outputs = classify_frame_with_rois(model_path, frame, roi_file)
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for res in outputs:
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print(res)
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```
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##小堆料 / 大堆料加权判定说明
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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。
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通过加权机制：
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✔ 可以避免因整体概率偏低导致分类不稳定
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✔ 优先放大“大堆料 的可能性”（因为 w2 > w1）
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✔ score 更能反映堆料大小的趋势，而不是绝对概率
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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）
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score = (0.3 * p1 + 0.7 * p2) / (p1 + p2)
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score ≥ 0.4 → 大堆料
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score < 0.4 → 小堆料
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p1：小堆料概率
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p2：大堆料概率
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score 越接近 1 越倾向于大堆料
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score 越接近 0 越倾向于小堆料
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