pipeline如下：

{ 

    "yolodetection": { 

        "stream_config": { 

            "deviceId": "0" 

        }, 

        "appsrc0": { 

            "props": { 

                "blocksize": "1312200" 

            }, 

            "factory": "appsrc", 

            "next": "mxpi_videodecoder0" 

        }, 

        "mxpi_videodecoder0": { 

            "props": { 

                "dataType": "uint8" 

                 

            }, 

 

            "factory": "mxpi_imagedecoder", 

            "next": "queue1" 

        }, 

        "queue1": { 

            "factory": "queue", 

            "next": "mxpi_imageresize0" 

        }, 

        "mxpi_imageresize0": { 

            "factory": "mxpi_imageresize", 

            "props": { 

                "cvProcessor": "ascend", 

                "resizeType": "Resizer_KeepAspectRatio_Fit", 

                "resizeWidth": "640", 

                "resizeHeight": "640", 

                "paddingType": "Padding_Around", 

                "RGBValue": "114,114,114" 

            }, 

            "next": "queue7" 

        }, 

        "queue7": { 

            "factory": "queue", 

            "next": "mxpi_tensorinfer0" 

        }, 

        "mxpi_tensorinfer0": { 

            "factory": "mxpi_tensorinfer", 

            "props": { 

                "dataSource": "mxpi_imageresize0", 

                "modelPath": "../model/yolov8s_bs_1_aipp.om" 

            }, 

            "next": "queue3" 

        }, 

        "queue3": { 

            "factory": "queue", 

            "next": "mxpi_objectpostprocessor0", 

            "props": { 

                "max-size-buffers": "20" 

            } 

        }, 

        "mxpi_objectpostprocessor0": { 

            "props": { 

                "dataSource": "mxpi_tensorinfer0", 

                "postProcessLibPath": "/kvm/HuaWei/Yolov8/sby/Yolov8lPostProcess-sby/build/libyolov8lpostprocess.so" 

            }, 

            "factory": "mxpi_objectpostprocessor", 

            "next": "queue4" 

        }, 

        "queue4": { 

            "factory": "queue", 

            "next": "mxpi_dataserialize0", 

            "props": { 

                "max-size-buffers": "20" 

            } 

        }, 

        "mxpi_dataserialize0": { 

            "factory": "mxpi_dataserialize", 

            "next": "appsink0" 

        }, 

        "appsink0": { 

            "factory": "appsink", 

            "props": { 

                "blocksize": "1312200" 

            } 

        } 

    } 

} 

其中解码图片yuv格式，模型使用aipp输入同样为yuv格式，能得出正确推理结果。

但是！推理速度缓慢，其中cpu利用率极高，占满两个核，npu利用率只有区区9%。 ps：排查模型后处理几乎不耗时。

求助各位大神，帮帮孩子吧。