当新手小白有了一块【香橙派OrangePi AIpro】.Demo

2024-06-03 14:52
文章标签 新手 一块 小白 demo 香橙 orangepi aipro

本文主要是介绍当新手小白有了一块【香橙派OrangePi AIpro】.Demo，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

当新手小白有了一块【香橙派OrangePi AIpro】.Demo

目录

  • 当新手小白有了一块【香橙派OrangePi AIpro】.Demo
  • 一、香橙派OrangePi AIpro概述
  • 1.简介
  • 2.引脚图
  • 二、“点亮”香橙派OrangePi AIpro
  • 1.官方工具下载
  • 2.官方镜像下载
  • 3.镜像烧录
  • 4.访问香橙派 AIpro
  • 三、香橙派OrangePi AIpro.测试Demo
  • 1.测试Demo1：Camera图像获取(USB接口)
  • 2.测试Demo2：CoreMark性能测试
  • 2.1 多核跑分测试
  • 2.2 单核跑分测试
  • 3.测试Demo3：YOLOv5目标检测
  • 四、使用小结
  • 1.官配的散热风扇静音效果极好，风力极强，散热极佳
  • 2.AI 算力强劲
  • 3.开发资料详细
  • 4.开发过程中遇到的问题（若上电后只亮一个LED，SD卡镜像加载的LED熄灭）

一、香橙派OrangePi AIpro概述

1.简介

  • OrangePi AIpro(8T)采用昇腾AI技术路线，高性能，低功耗

  • 具体为4核64位处理器+AI处理器，集成图形处理器，支持8TOPS AI算力，拥有8GB/16GB LPDDR4X，可以外接32GB/64GB/128GB/256GB eMMC模块，支持双4K高清输出，4核64位处理器 + AI处理器，速度更快，功耗更低，可为各类AI应用场景带来卓越的性能表现。

  • OrangePi AIpro(8T)具有8Tops AI算力，赋能各类AI场景

    • 高度集成CPU、AI计算、ISP、图形输出等功能，具有8TOPS AI算力，可以有效实现目标识别、图像分类等AI应用加速，可快速提升开发效率，降低开发成本。

    • Orange Pi AIpro支持Ubuntu、openEuler操作系统，满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求。可广泛适用于AI教学实训、AI算法验证、智能小车、机械臂、边缘计算、无人机、人工智能、云计算、AR/VR、智能安防、智能家居、智能交通等领域。

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  • OrangePi AIpro(8T)具有强大的连接性，引用了相当丰富的接口，易于扩展

    • 两个HDMI输出

    • GPIO接口

    • Type-C电源接口

    • 支持SATA/NVMe SSD 2280的M.2插槽、

    • TF插槽

    • 千兆网口

    • 两个USB3.0、一个USB Type-C 3.0、一个Micro USB（串口打印调试功能）

    • 两个MIPI摄像头、一个MIPI屏

    • 预留电池接口

    • 汇聚了MIPI DSI、MIPI CSI、USB 3.0、Type-C 3.0、HDMI 2.0、千兆以太网、支持SATA/NVMe SSD 2280的M.2插槽等各类流行的接口，可应用于外部设备控制和扩展。

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2.引脚图

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二、“点亮”香橙派OrangePi AIpro

1.官方工具下载

在香橙派OrangePi官网下，找到“下载”选项并点击

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往下滑，找到“官方工具”，点击下载进行提取

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下载balenEther烧录工具和MobaXterm访问工具

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2.官方镜像下载

在香橙派OrangePi官网下的下载界面，继续往下滑，就能看到官方镜像，一般选择Ubuntu进行下载

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选择最新的即可，本文中选择的是最新的且带桌面系统的

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3.镜像烧录

当镜像文件和烧录工具都下载好后，将SD卡插入电脑，打开balenEther烧录工具，选择对应的解压好的镜像文件.img和磁盘，进行烧录

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完成烧录后，将SD插入香橙派中

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4.访问香橙派 AIpro

烧录完成后，将SD插入香橙派 AIpro中，用micro USB将香橙派 AIpro和电脑相连接，或者用USB-TTL串口模块进行连接，并把开发板背面的两个BOOT拨把开关拨到右边，即选中SD卡加载模式

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之后，打开MobaXterm软件，选择串口连接，波特率设置为115200

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打开串口后，将香橙派 AIpro上电，就能看到打印的开机信息

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输入登录的用户名：HwHiAiUser，登录密码：Mind@123，此时成功通过串口访问香橙派 AIpro

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接着，进行WiFi连接操作，先输入nmcli dev wifi命令扫描当前附近WiFi热点（按q退出）

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找到要连接的WiFi，准备好WiFi名和密码（WiFi名不要有空格，否则会找不到）

按q退出后，使用 nmcli 命令连接扫描到的 WIFI 热点，其中：

sudo nmcli dev wifi connect [wifi_name] password [wifi_passwd]
sudo nmcli dev wifi connect A password 123456789
  • wifi_name 需要换成想连接的 WIFI 热点的名字
  • wifi_passwd 需要换成想连接的 WIFI 热点的密码

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连接成功后，找到它的ip地址（我这边是笔记本开的热点，在热点设置里找）

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通过MobaXterm软件进行远程访问，使用ssh连接类型，填入刚才获取的香橙派 AIpro的ip地址，点击ok后输入用户名和密码即可登录

用户名：HwHiAiUser
密码：Mind@123

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这边是通过另一个FinalShell软件进行远程访问，使用ssh连接类型，填入刚才获取的香橙派 AIpro的ip地址

用户名：HwHiAiUser
密码：Mind@123

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“点亮”成功

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三、香橙派OrangePi AIpro.测试Demo

下面进行香橙派OrangePi AIpro的Demo测试

1.测试Demo1：Camera图像获取(USB接口)

这是官方的一个测试例程——>官方测试例程传送门

HwHiAiUser用户登录开发板，登录成功后，HwHiAiUser用户命令行中，先切换到home目录下

cd ${HOME}

然后，执行以下命令下载源码仓

git clone https://gitee.com/ascend/EdgeAndRobotics.git

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接着，切换到样例目录下

cd EdgeAndRobotics/Peripherals/Camera/USBCamera

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安装FFmpeg

sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libswscale-dev libavdevice-dev

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安装OpenCV

sudo apt-get install libopencv-dev

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继续在当前样例目录EdgeAndRobotics-master/Peripherals/Camera/USBCamera下，执行编译命令，编译样例源码

g++ main.cpp -o main -lavutil -lavformat -lavcodec -lavdevice

编译命令执行成功后，在USBCamera样例目录下生成可执行文件main

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把摄像头插入开发板，运行可执行文件，其中/dev/video0表示Camera设备，需根据实际情况填写：

当把一个摄像头插入开发板后，执行ls /dev/vi*命令可看到摄像头的vedio节点。

这里出现了两个设备节点：/dev/video0、/dev/video1，是因为一个是图像/视频采集，一个是metadata采集，因此本样例中在运行可执行文件时，选择图像/视频采集的设备节点/dev/video0。

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sudo ./main /dev/video0

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运行成功后，在USBCamera样例目录下生成yuyv422格式、1280*720分辨率的out.yuv文件

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最后，执行如下命令，便可使用FFmpeg软件查看从Camera获取的图像

ffplay -pix_fmt yuyv422 -video_size 1280*720 out.yuv

但是，查看时需要香橙派 AIpro直接连接屏幕，我这里没有连接，所以就报错了

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2.测试Demo2：CoreMark性能测试

CoreMark是一种专门为嵌入式处理器设计的基准测试工具，为嵌入式系统提供一个标准化的性能评估方法，以便在不同处理器和平台之间进行客观、公正的比较。

2.1 多核跑分测试

从github中下载CoreMark的源代码或者下载到本地再上传给香橙派 AIpro

git clone https://github.com/eembc/coremark

之后，再进入该文件夹内，进行make编译

make XCFLAGS="-DMULTITHREAD=4 -DUSE_PTHREAD -pthread"

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最后，执行该测试程序

./coremark.exe

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可得到下面的性能测试数据，4个核心coremark分数累计为：30757.401000，核平均值为7689.35025

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从目前拿到的Coremark统计资料来看，与树莓派相比，OrangePi AIpro的成绩还算不错

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2.2 单核跑分测试

先清除上次编译生成的中间文件

make clean

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然后，使用默认的编译选项编译（无并发执行选项，单线程）

make link

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再次执行测试程序

./coremark.exe

可得到下面的性能测试数据，单核测试成绩为：11482.37455（在无并发下远超多核的核平均值）

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3.测试Demo3：YOLOv5目标检测

官方镜像中预装了 Jupyter Lab 软件，我们可以在 Jupyter Lab 软件中运行的 AI 应用样例。

首先，进行VNC的桌面访问，先输入下面命令查看香橙派 AIpro的VNC是否打开（可以看到有以Xtightvnc开头的进程，说明VNC服务已经启动）

ps -ef | grep vnc

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可以通过MobaXterm的VNC进行访问

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VNC访问成功

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切换到样例目录下，然后执行 start_notebook.sh 脚本启动 Jupyter Lab

cd /home/HwHiAiUser/samples/notebooks
./start_notebook.sh

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启动成功后，复制登录 Jupyter Lab 的网址链接到浏览器中打开(注意是VNC上香橙派 AIpro的浏览器不是PC端的)

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登录成功后，我们就能看到右侧的AI测试案例

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在 jupyter lab 界面双击“01-yolov5” ， 进入到该目录，再双击打开 main.ipynb， 在右侧窗口中会显示 main.ipynb 文件中的内容

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按下图所示点击双三角符号运行样例，往下滑便能看到运行结果

在 main.ipynb 文件中 infer_mode 的值可赋值为 image、 video 和 camera， 分别对应对图片、 视频、 USB 摄像头中的内容进行目标检测， 默认值为 video。

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四、使用小结

1.官配的散热风扇静音效果极好，风力极强，散热极佳

  • 首先，上电后，最惊喜的就是风扇的静音效果，几乎是没有一丝嘈杂

  • 其次，官方配备的散热器加上该高配风扇的风力很好的满足散热需求，估计50%的转速就已经满足日常使用

  • 该风扇可CPU智能控制转速，灵活性高

2.AI 算力强劲

香橙派AIpro搭载了一个相当强大的AI芯片，拥有优异的图像和自然语言处理性能。

  • 采用最新的人工智能加速器架构,可以提供高达 12 TOPS 的AI推理性能
  • 支持多种深度学习模型和框架,包括 TensorFlow、PyTorch 等主流框架
  • 拥有丰富的神经网络加速硬件单元,能够高效地执行卷积、全连接等核心神经网络操作
  • 配备了先进的模型压缩和量化技术,大幅减少了模型体积和内存占用
  • 具有出色的功耗管理能力,能够在功耗和性能之间进行灵活调配

总的来说,香橙派AIpro 可以提供非常强大的AI计算能力,非常适合在边缘设备上部署各种AI应用。

3.开发资料详细

开发手册： [OrangePi_AI_Pro_昇腾_用户手册_v0.3.1.pdf](D:\orange AIpro\OrangePi_AI_Pro_昇腾_用户手册_v0.3.1.pdf)

香橙派官方为这款开发板准备了详细的资料供开发者阅读，特别注重用户手册的细节，对开发者非常友好。

4.开发过程中遇到的问题（若上电后只亮一个LED，SD卡镜像加载的LED熄灭）

若上电后只亮1个LED灯，一般即SD卡位置的LED不亮

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  • ①考虑重新烧录、烧录其他版本的镜像或换SD卡

  • ②检查开发板背面的SD卡BOOT1和BOOT2拔把开关是否拨到正确位置

  • ③返厂检修

这篇关于当新手小白有了一块【香橙派OrangePi AIpro】.Demo的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1027300。

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