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# ai_shoe_det - 鞋子检测节点
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专门针对鞋子检测优化的节点，支持滑动窗口提高小目标检测率。
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## 特性
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- **滑动窗口支持**：可配置多窗口覆盖全图，提高小鞋子检测精度
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- **单类优化**：专门针对 shoe 单类检测优化
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- **自动 NMS**：多窗口结果自动合并去重
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- **轻量快速**：基于 RK3588 NPU 加速
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## 配置参数
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```json
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{
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"id": "shoe_det",
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"type": "ai_shoe_det",
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"model_path": "./models/shoe_detector.rknn",
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"model_w": 640,
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"model_h": 640,
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"conf": 0.25,
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"nms": 0.45,
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"windows": [
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{"x": 0, "y": 0, "w": 960, "h": 1080},
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{"x": 960, "y": 0, "w": 960, "h": 1080}
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]
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}
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```
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### 参数说明
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|------|------|--------|------|
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| `model_path` | string | - | RKNN 模型路径 |
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| `model_w` | int | 640 | 模型输入宽度 |
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| `model_h` | int | 640 | 模型输入高度 |
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| `conf` | float | 0.25 | 置信度阈值 |
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| `nms` | float | 0.45 | NMS IoU 阈值 |
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| `windows` | array | - | 滑动窗口配置，不配置则使用全图单窗口 |
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### 窗口配置
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- **单窗口（全图）**：不配置 `windows` 或配置 `[{"x":0,"y":0,"w":0,"h":0}]`
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- **双窗口（推荐）**：左右各 960x1080
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```json
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"windows": [
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{"x": 0, "y": 0, "w": 960, "h": 1080},
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||
{"x": 960, "y": 0, "w": 960, "h": 1080}
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]
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```
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## Pipeline 示例
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```json
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{
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"nodes": [
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{"id": "in", "type": "input_rtsp", "url": "rtsp://..."},
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{"id": "pre", "type": "preprocess", "dst_w": 1920, "dst_h": 1080, "dst_format": "rgb"},
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{
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"id": "shoe_det",
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"type": "ai_shoe_det",
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||
"model_path": "./models/shoe_detector_openimages_ppe_v1.rknn",
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||
"model_w": 640,
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||
"model_h": 640,
|
||
"conf": 0.25,
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"windows": [
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{"x": 0, "y": 0, "w": 960, "h": 1080},
|
||
{"x": 960, "y": 0, "w": 960, "h": 1080}
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]
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||
},
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{"id": "osd", "type": "osd"},
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{"id": "pub", "type": "publish"}
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],
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"edges": [
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["in", "pre"],
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["pre", "shoe_det"],
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["shoe_det", "osd"],
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["osd", "pub"]
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]
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}
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```
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## 编译
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```bash
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cd build
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cmake ..
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make ai_shoe_det -j4
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```
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## 注意事项
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1. 模型必须是单类（shoe）YOLOv8 格式
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2. 多窗口会增加 NPU 负载（2窗口 = 2倍推理时间）
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3. 窗口之间有重叠时，NMS 会自动去重
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