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【香橙派 Orange pi AIpro】| 开发板深入使用体验

目录

  • 一. 🦁 写在前面
  • 二. 🦁 愉快的安装流程
    • 2.1 安装前准备
    • 2.2 流程准备
      • 2.2.1 烧录镜像
      • 2.2.2 开机
      • 2.2.3 连网
      • 2.2.4 SSH远程连接开发板
    • 2.3 体验 AI 应用样例
  • 三. 🦁 写在最后

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一. 🦁 写在前面

大家好,我是狮子呀!

这一期很荣幸可以得到香橙派官方的邀请,体验一下他们最新的Orange pi AIpro开发板的性能!

这块是首款基于昇腾深度研发的建设人工智能新生态开发板,可以帮助用户轻松实现从创意到原型再到批量生产的交付,是创客、梦想家、业余爱好者的理想创意平台。
这款板子做工挺精致的,功能齐全,各个配件的功能接口官网都很详细说明了!
在这里插入图片描述现在狮子收到实物了(实物如下),由我从安装到使用给大家整理一下流程(以及遇到的坑🕳)
在这里插入图片描述

二. 🦁 愉快的安装流程

2.1 安装前准备

在安装前,官方发过来的只有Type-C 接口的 20V PD-65W 适配器、32GTF 卡、开发板(散热风扇等配件已经装好了)。
我们还需要自己准备一下装备:

  • 一个用于烧录系统的TF 卡读卡器
  • 用于连接显示器的HDMI线
  • Type-C转USB3.0 转接线,用于Type-C接口连接USB3.0 的存储设备
  • 显示屏(可直接使用笔记本上的,但是要有HDMI转USB接口的线)
  • 有线键盘
  • 有线鼠标

这些东西网上买也不贵,大概京东下单,隔天就能到!
在这里插入图片描述

2.2 流程准备

2.2.1 烧录镜像

在官方提供的镜像资料里面选择合适的镜像文件下载(百度网盘连接直接下载的,可能会比较慢,可以去某宝搞个一天的会员!)
官方镜像下载链接如下:http://www.orangepi.cn/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/service-and-support/Orange-Pi-AIpro.html
官方提供了两个操纵系统,我这里选择的是乌班图的镜像下载:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
下载完镜像,然后就是烧录了,官方很贴心,提供了烧录的绿色软件,链接如下:https://www.balena.io/etcher/
但是狮子这里使用非官方的软件进行烧录,详情如下:
在这里插入图片描述
等显示100%,就烧录完成了!

2.2.2 开机

烧录系统完成后,其实这块板子就是一个小的主机啦,我们现在来连接显示屏和主机就行!
我们准备好HDMI线和显示屏,连接好对应的接口,如下:
在这里插入图片描述
插上开发板的电源,等待两个绿灯亮起来就启动啦!
在这里插入图片描述
很大一个Orange pi的logo!!!

2.2.3 连网

有两种方式连接网络:

  • 一种是直接插网线(支持千兆网口)
  • 通过无线wifi的方式进行联网。

我这里因为没有多余的网线,就直接来连接本地wifi了!
在这里插入图片描述

2.2.4 SSH远程连接开发板

  1. 连好网络后,我们输入ifconfig命令,查看ipv4地址,如下:
    在这里插入图片描述
  2. 通过Xshell方式远程连接到开发板(这个步骤很基础,具体就不详细描述了)
  3. 连接成功界面如下:
    在这里插入图片描述
    其中,这里的账号密码都是根据文档提供,自行选择需要的账户登入:
    在这里插入图片描述

2.3 体验 AI 应用样例

我们根据文档所言,进入samples目录,就可以看到自带8个实验AI应用样例和一个启动Shell脚本。
在这里插入图片描述
我们通过启动 start_notebook.sh,来启动Jupyter Lab:
在这里插入图片描述
通过所显示的地址,登录 Jupyter Lab:
在这里插入图片描述
我们任意启动几个AI样例来体验一下:

  • 文字识别样例
    作用是从图片中识别出文本,将图像中的文字转化为字符信息,效果如下:
    在这里插入图片描述

  • FCN模型
    对输入图片进行语义分割,效果如下:
    在这里插入图片描述
    实现逻辑主要分为以下几步:

    • 初始化acl资源,在调用acl相关资源时,先初始化AscendCL
    • 对图片进行前处理,使得模型正确推理
    • 推理,利用AclLiteModel接口对图片进行推理
    • 对推理结果进行后处理,使得图片正常画出
    • 可视化图片,利用plt将结果画出
  • 通过ResNet50实现图片分类在这里插入图片描述
    实现逻辑主要分为以下几步:

    • 初始化acl资源,在调用acl相关资源时,先初始化AscendCL
    • 推理,利用AclLiteModel.execute接口对图片进行推理
    • 对推理结果进行后处理,转换像素值值域以及将图片缩放到原图大小
    • 可视化图片,利用plt将结果画出

三. 🦁 写在最后

最后来说一下这块板子的使用体验。
首先,这块作为国产研发的开发板使用步骤真的不难,文档很详细,只要跟着文档来做,基本是入门级别的;
其次,它拥有业界最强大的8/20TOPS澎湃算力和AI处理器,配备丰富的插件扩展口。这将为项目创新和开发人员提供广阔的空间和高度可玩性。不仅可以实现智能家居开发,还能应用于各种不同的ALot场景。其解决方案具有极佳的支持和可靠性,将为未来的嵌入式AI项目提供强大的性能和灵活的应用能力。
在这里插入图片描述
今天使用下来,基本插电6个小时以上,运行了很多例子,板子的温度一直保持在40-50℃这样子,散热真的很好!


在这里插入图片描述

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