业务和功能介绍
面向台球俱乐部和斯诺克爱好者的一套智能计分系统。系统部署在 RK3588 边缘计算设备(OrangePi 5B)上,搭配固定俯拍摄像头,对球台进行实时视频分析,自动完成台球识别、进球判定与计分,无需人工干预。
核心业务:
1. 实时球体检测:识别球台上红、黄、绿、棕、蓝、粉、黑、白 8 种台球以及球员、球袋共 11 类目标,置信度 0.9+;
2. 自动计分:基于检测结果与球袋几何关系判定进球,自动累加红球与彩球分值;
3. 轨迹预测与追踪:多目标跟踪、击球轨迹预测,辅助判犯规(未碰红球、白球落袋等);
4. 视频能力:支持本地视频回放与摄像头实时流两种输入,内置 H.264 硬编码输出,可留档复盘。
界面基于 Qt6 QML,包含实时视频画布、比分面板、球类清单、帧率/延迟调试栏等组件,支持暂停、单步、编码开关等交互。
系统在 1080p 输入下稳定运行 110fps,int8 量化后在端侧保持高帧率与低功耗,适合 24 小时不间断的球房场景。
核心业务:
1. 实时球体检测:识别球台上红、黄、绿、棕、蓝、粉、黑、白 8 种台球以及球员、球袋共 11 类目标,置信度 0.9+;
2. 自动计分:基于检测结果与球袋几何关系判定进球,自动累加红球与彩球分值;
3. 轨迹预测与追踪:多目标跟踪、击球轨迹预测,辅助判犯规(未碰红球、白球落袋等);
4. 视频能力:支持本地视频回放与摄像头实时流两种输入,内置 H.264 硬编码输出,可留档复盘。
界面基于 Qt6 QML,包含实时视频画布、比分面板、球类清单、帧率/延迟调试栏等组件,支持暂停、单步、编码开关等交互。
系统在 1080p 输入下稳定运行 110fps,int8 量化后在端侧保持高帧率与低功耗,适合 24 小时不间断的球房场景。
项目实现
硬件平台:Rockchip RK3588(OrangePi 5B),8 核 A76/A55,内置 6 TOPS NPU,搭载 vendor 内核提供 mpp_service/RGA/NPU 驱动。
视频链路(零拷贝):摄像头/视频源 → MPP 硬解码 → dma-buf 直接传给 RGA → 缩放至模型输入 640x640 → RKNN NPU 推理。全链路通过 dma-buf fd 传递,无需 CPU 拷贝,最大化吞吐。
AI 模型:基于 YOLOv8n 对自采数据微调(11 类,imgsz=640),mAP50≈0.95。针对 NPU 部署做了 int8 量化,并通过"输出张量拆分"(坐标与分类分分成两个张量)解决了 int8 量化下分类分塌陷的问题,量化后 110fps 且精度不损。
推理加速:3 核 NPU 并行,帧按核轮转分配,异步流水线;解码线程与推理线程双线程生产者-消费者模型,配合帧率/延迟统计调优。
软件架构:C++20 + Qt6/QML,分层为 core(视频源/管线/推理/编码)、logic(追踪/计分/轨迹)、ui(QML 界面)三层;V4L2 采集支持 MIPI/USB 摄像头,内置配置切换。
后处理:置信度阈值 + NMS 去重 → 卡尔曼滤波目标追踪 → 计分引擎按斯诺克规则判定得分与犯规。
视频链路(零拷贝):摄像头/视频源 → MPP 硬解码 → dma-buf 直接传给 RGA → 缩放至模型输入 640x640 → RKNN NPU 推理。全链路通过 dma-buf fd 传递,无需 CPU 拷贝,最大化吞吐。
AI 模型:基于 YOLOv8n 对自采数据微调(11 类,imgsz=640),mAP50≈0.95。针对 NPU 部署做了 int8 量化,并通过"输出张量拆分"(坐标与分类分分成两个张量)解决了 int8 量化下分类分塌陷的问题,量化后 110fps 且精度不损。
推理加速:3 核 NPU 并行,帧按核轮转分配,异步流水线;解码线程与推理线程双线程生产者-消费者模型,配合帧率/延迟统计调优。
软件架构:C++20 + Qt6/QML,分层为 core(视频源/管线/推理/编码)、logic(追踪/计分/轨迹)、ui(QML 界面)三层;V4L2 采集支持 MIPI/USB 摄像头,内置配置切换。
后处理:置信度阈值 + NMS 去重 → 卡尔曼滤波目标追踪 → 计分引擎按斯诺克规则判定得分与犯规。
示例图片视频
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单机键值存储引擎-kvs-system
项目地址：https://github.com/thedevplus/kvs-system
1、立项背景和目标
基于PingCap的Practical Networked Applications in Rust，使用 Rust 从零实现一个高性能日志结构键值存储系统。目标是深入掌握存储引擎设计（Bitcask 模式）、并发线程池架构、自定义网络协议与性能调优等系统编程核心能力，并通过 Criterion 基准测试与 Sled 等生产级引擎横向对比，验证自研方案的吞吐表现。
2、软件功能、核心功能模块
- Bitcask 存储引擎 （src/kvs.rs）：追加写日志 + 内存 HashMap 索引，1 MiB 段轮转，O(1) 点读取经 read_at 定位，后台压缩线程按陈旧条目阈值触发，原子替换索引，WAL。
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- CLI 与库双模式 ：支持命令行（kvs-client/kvs-server）和 Rust 库两种调用方式。
3、业务流程、功能路径描述
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- 读取路径 ：客户端发送 gt 帧 → 服务端查询 HashMap 获取 KvPointer{log,pos,sz} → read_at 精确定位读取 → 命中返回值 / 未命中返回 Gn。
- 压缩路径 ：后台线程监测陈旧条目达 1000 → 重写活跃记录到新段 → 写锁下原子替换索引 → 两级反压（yield_now + sleep）防止写饥饿。
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