static int npu_detect_callback_body(unsigned char *pBuffer, int size, int ch_idx, Awnn_Context_t *context) { unsigned char *body_input_buf[2] = {NULL, NULL}; aialgo_context_t *pctx = get_aicontext(); int ret = 0; body_input_buf[0] = pBuffer; body_input_buf[1] = pBuffer + size * 2 / 3; awnn_set_input_buffers(context, body_input_buf); long start_time = get_time_in_us(); awnn_run(context); if (1 == pctx->ai_det_runtime_print || 3 == pctx->ai_det_runtime_print) { alogd("body awnn_run cost %dms", (get_time_in_us() - start_time) / 1000); } Awnn_Post_t post; post.type = (AWNN_DET_POST_TYPE)pctx->attr.ch_info[ch_idx].nbg_type; post.width = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_width; post.height = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_height; post.thresh = pctx->attr.ch_info[ch_idx].thresh; Awnn_Result_t result; awnn_det_post(context, &post, &result); if (result.valid_cnt > 0) { if (pctx->attr.ch_info[ch_idx].draw_orl_enable) { paint_object_detect_region_body(&result, ch_idx); } for (int j = 0; j < result.valid_cnt; j++) { if (1 == pctx->ai_det_result_print || 5 == pctx->ai_det_result_print) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } else if (2 == pctx->ai_det_result_print || 6 == pctx->ai_det_result_print) { if (0 == result.boxes[j].label) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } } } ret = result.valid_cnt; } return ret; }

这段代码是一个 `npu_detect_callback_body` 函数的实现，它可能是用于处理某种神经网络模型的检测结果的回调函数。根据代码的结构和变量名可以推测，它可能是在某个视频流或图像序列中进行目标检测的过程中被调用的。

以下是代码的大致解释：

1. 首先，在函数开始部分定义了一些变量，包括一个指向两个缓冲区的指针 `body_input_buf`、一个指向全局上下文结构体 `pctx` 的指针和一个整数变量 `ret`。

2. 然后，将输入数据分为两个部分，并将这两个部分的指针存储在 `body_input_buf` 中。

3. 接下来，通过调用 `awnn_set_input_buffers` 函数将分割后的输入数据设置为神经网络模型的输入缓冲区。

4. 调用 `awnn_run` 函数来运行神经网络模型。

5. 如果全局上下文结构体中的 `ai_det_runtime_print` 字段为 1 或 3，则打印神经网络模型运行的耗时。

6. 创建 `Awnn_Post_t` 结构体实例 `post`，并根据全局上下文结构体中的相关字段给其赋值。

7. 调用 `awnn_det_post` 函数，将 `post` 结构体和 `Awnn_Result_t` 结构体实例 `result` 作为参数，以获取检测结果。

8. 如果检测结果中有效目标计数大于 0，则根据全局上下文结构体中的相关字段进行绘制或打印。

9. 返回有效目标计数。

需要注意的是，这段代码可能是某个特定项目中的一部分，具体的含义和功能还需要根据整个项目的上下文来确定。

相关问题

npu_detect_callback_body

`npu_detect_callback_body` 是一个可能与 NPU（神经网络处理单元）检测回调函数相关的代码部分。根据命名推测，它可能是用于定义检测回调函数的主体部分。

然而，具体的含义还需要根据上下文和相关代码来确定。如果你能提供更多关于 `npu_detect_callback_body` 的信息，比如所在的编程语言、相关函数的参数或代码片段，我可以给出更准确的解释和帮助。

cannot import name ‘is_npu_available‘ from ‘accelerate.utils‘

这个错误通常出现在使用加速库（accelerate）时，尝试导入 'is_npu_available' 函数时发生问题。主要原因可能是您的 accelerate 库版本过低或者安装有问题。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您已经正确安装了 accelerate 库。可以使用以下命令升级或重新安装库：

pip install --upgrade accelerate

2. 检查您的代码中是否有其他地方导入了名为 'is_npu_available' 的函数。确保没有重复导入同一个函数名。

3. 如果问题仍然存在，可能是因为 accelerate 库的版本与您使用的其他库不兼容。您可以尝试升级或降级 accelerate 库以解决兼容性问题。

希望以上信息能帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您。