rk3588 Android yolo

### RK3588 Android 平台下 YOLO 模型的部署与应用

#### 准备工作
为了在RK3588 Android平台上成功部署YOLO模型，需准备如下环境：

- 安装Android Studio以及必要的SDK工具包。
- 配置好NDK（Native Development Kit），以便支持C++代码编译[^1]。

#### 获取YOLO模型及相关资源
对于想要使用的特定YOLO版本（如YOLOv5或YOLOv8），可以从官方GitHub仓库下载源码。针对RK3588硬件优化过的预训练权重文件同样重要，这能显著提升推理效率[^2]。

#### 编写JNI接口
为了让Java层能够调用原生库中的功能，在Android项目里创建相应的JNI桥接函数十分必要。下面是一个简单的例子来展示如何加载.so动态链接库并定义native方法：

public class NativeLib {
    static {
        System.loadLibrary("yolov5"); // 加载预先构建好的so文件
    }

    public native String detect(String imagePath);
}

#### 构建和安装APK
完成上述步骤之后，利用Gradle构建系统打包应用程序成为APK格式，并通过ADB命令将其推送到设备上进行测试:

adb install app-release.apk

#### 性能考量
考虑到RK3588的强大处理能力，当选择更高效的网络架构比如BlazePose代替YOLO系列时，可以在不影响识别准确性的情况下获得更好的实时表现。不过具体选型还需依据实际应用场景需求权衡利弊。