k210 maixpy 如何同时运行电动车检测模型和口罩检测模型

在k210 maixpy上同时运行电动车检测模型和口罩检测模型，需要进行以下步骤：

1. 在k210 maixpy上安装电动车检测模型和口罩检测模型的程序和模型文件。

2. 在程序中导入电动车检测模型和口罩检测模型的模型文件，并将它们分别加载到k210芯片的内存中。

3. 编写程序，将k210芯片的摄像头捕获的图像数据输入到两个模型中进行判断，判断结果可以输出到显示屏或者其他设备上。

4. 在程序中设置两个模型的运行频率和优先级，确保它们可以同时运行且不会相互干扰。

5. 对程序进行测试和优化，确保它能够稳定运行，并能够准确地识别出电动车和口罩。

下面是一个简单的示例程序，演示了如何在k210 maixpy上同时运行电动车检测模型和口罩检测模型：

import sensor
import image
import lcd
import KPU as kpu

# 初始化摄像头和LCD显示屏
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(True)
sensor.run(1)
lcd.init()

# 加载电动车检测模型和口罩检测模型
car_detect_model = kpu.load("/sd/models/car_detect.kmodel")
mask_detect_model = kpu.load("/sd/models/mask_detect.kmodel")

# 设置模型的运行频率和优先级
kpu.set_outputs(car_detect_model, 0, 1, 2) # 设置电动车检测模型的输出
kpu.set_outputs(mask_detect_model, 3, 4, 5) # 设置口罩检测模型的输出
kpu.set_freq(car_detect_model, 500000000) # 设置电动车检测模型的运行频率
kpu.set_freq(mask_detect_model, 300000000) # 设置口罩检测模型的运行频率
kpu.set_priority(car_detect_model, 1) # 设置电动车检测模型的优先级
kpu.set_priority(mask_detect_model, 2) # 设置口罩检测模型的优先级

while True:
    # 捕获摄像头的图像数据
    img = sensor.snapshot()

    # 在电动车检测模型中进行判断
    car_detect_results = car_detect_model.forward(img)

    # 在口罩检测模型中进行判断
    mask_detect_results = mask_detect_model.forward(img)

    # 在LCD显示屏上显示结果
    lcd.display(img)

    # 输出结果到串口或其他设备上
    print("car detect results:", car_detect_results)
    print("mask detect results:", mask_detect_results)

# 释放模型的内存
kpu.deinit(car_detect_model)
kpu.deinit(mask_detect_model)

在上面的示例程序中，我们首先初始化了摄像头和LCD显示屏，然后加载了电动车检测模型和口罩检测模型，并设置了它们的运行频率和优先级。接着，在程序的主循环中，我们捕获了摄像头的图像数据，并分别将它们输入到两个模型中进行判断。最后，我们将结果输出到LCD显示屏和串口上。注意，在程序运行结束后，我们需要释放模型的内存，避免内存泄漏。