迅为八核高算力RK3576开发板摄像头实时推理测试 ppyoloe目标检测

 

RK3576处理器

 

        迅为iTOP-3576开发板采用瑞芯微RK3576高性能、低功耗的应用处理芯片，集成了4个Cortex-A72和4个Cortex-A53核心，以及独立的NEON协处理器。它适用于ARM PC、边缘计算、个人移动互联网设备及其他多媒体产品。

 

 

NPU高达6TOPS算力

        支持INT4/INT8/INT16/FP16/BF16/TF32混合运算，并凭借其强大的兼容性，可以轻松转换基于TensorFlow、MXNet、PyTorch、Caffe等一系列框架的网络模型。满足多种应用场景。

 

        迅为凭借严苛选材标准，构建稳定可靠的供应链体系，从原料端严格把控，全方位保障产品品质。在设计过程中，深度聚焦 EMC 等关键方面，板卡通过多重检测，确保长期稳定运行。板载强劲 CPU 并集成 NPU，拥有卓越的计算能力，能够轻松应对各类复杂应用场景，高效完成 AI 边缘计算任务，为用户量身打造高可靠、高性能的核心板解决方案。

 

 

 

 

 

    开发板采用核心板+底板结构，在我们的资料里提供了底板的原理图工程以及PCB工程，可以实现真正意义上的裁剪、定制属于自己的产品，满足更多应用场合。

 

    迅为针对RK3576开发板整理出了相应的开发流程以及开发中需要用到的资料，并进行详细的说明。快速定位需要使用的文档，大大提升研发速度。

 

    在线即时技术支持 ，解决问题更快速。协助用户检查原理图、提供详细硬件设计指导文档，可支持产品定制服务。

 

通过电磁兼容、电磁辐射标准、安规检测、高低温环境检测等，确保产品的可靠性。7*24小时长期稳定运行。批量无忧。

 

 

编译好的 ppyoloe 例程已经放在了“iTOP-3576 开发板\02_【iTOP-RK3576 开发板】开发资 

料\05_NPU 例程测试配套资料\09_支持 USB 摄像头的 NPU 例程\02_rknn_ppyoloe_demo”目录 

下，如下图所示：

 

将该文件拷贝到开发板上，并解压，解压完成如下图所示：

 

 

然后进入该文件夹，使用以下命令运行可执行文件，实现对摄像头采集数据的位置、种类 

的推理识别，如下图所示： 

export LD_LIBRARY_PATH=./lib

./rknn_ppyoloe_demo model/ppyoloe.rknn /dev/video25

 

 

最后会在桌面上显示推理之后的摄像头显示图像，如下图所示

推理原视频如下所示：

 

可以看到不同车辆就被识别了出来，证明模型推理成功。