RK3588
2024/10/11 16:33:21
在docker容器中编译 rk3588 ubuntu固件
文件准备
Linux SDK ---- rk3588_linux_release_20230114_v1.0.6c_0*Ubuntu根文件系统 ---- Ubuntu22.04-Xfce_RK3588_v3.11-27_20240410.img.7z
硬件环境
一个可联网的linux机器，并且装有docker
打包一个docker编译环境
Dockerfile内容
直接通过dockerfile构…
RK3588+FPGA+算能BM1684X：高性能AI边缘计算盒子，应用于视频分析、图像视觉等
搭载RK3588（四核 A76四核 A55），CPU主频高达 2.4GHz ，提供1MB L2 Cache 和 3MB L3 ，Cache提供更强的 CPU运算能力，具备6T AI算力，可扩展至38T算力。 产品规格
系统主控CPURK3588，四核…
【北京迅为】《iTOP-3588开发板源码编译手册》-第六章 安装编译所需要的依赖包
RK3588是一款低功耗、高性能的处理器，适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用，RK3588支持8K视频编解码，内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP&…
RK3588开发笔记-PCIE接口2.5G网卡RTL8125调试记录
目录 前言
一、RTL8125
功能特性详解：
1. 高带宽和高效能
2. 向下兼容性
3. 硬件卸载引擎
4. 节能特性
5. VLAN与QoS支持
6. 多操作系统支持
二、硬件原理图连接
三、内核配置
四、网卡调试
总结 前言 在RK3588平台上调试2.5G网卡（Realtek RTL8125）时，我们会用…
rknntoolkitlite2环境搭建
前言
RKNN Toolkit Lite2 工具支持运行在 RK3568: Debian10/Debian11（aarch64）、Ubuntu20/22（aarch64） RK3588: Debian10/Debian11（aarch64）、Ubuntu20/22（aarch64） 开发板上系统 p…
rk3588部署yolov8视频目标检测教程
1. 环境配置
1.1 训练和导出onnx环境
#使用conda创建一个python环境
conda create -n torch python3.9#激活环境
conda activate torch#安装yolov8
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1.2 导出rknn环境
安装toolkit2-1.5.2
下载链接&am…
使用RKNN在Orange Pi 5 (RK3588s) 上部署推理PPO深度学习模型
文章目录 一、前言1️⃣、Orange Pi 是什么？2️⃣、PPO 是什么？3️⃣、RKNN 是什么？3️⃣、ONNX 是什么？ 二、项目简介三、部署流程1️⃣、PPO 网络结构2️⃣、PPO 输出模型，模型转换，以及对比检查3️⃣、.…
RK3588+MIPI+GMSL+AI摄像机：自动车载4/8通道GMSL采集/边缘计算盒解决方案
RK3588作为目前市面能买到的最强国产SOC，有强大的硬件配置。在智能汽车飞速发展，对图像数据矿场要求越来越多的环境下，如何高效采集数据，或者运行AI应用，成为刚需。
推出的4/8通道GMSL采集/边缘计算盒产品满足这些需求…
RK3562/3588系列之6—yolov5模型的部署
RK3562/3588系列之6—yolov5模型的部署 1.yolov5模型训练2.训练好的模型转成onnx格式3.模型从onnx格式转RKNN3.1 onnx2rknn.py3.2 onnx2rknn.py3.3 直接使用rknn.api3.4 rknn_model_zoo中的转换代码3.5 LubanCat-RK系列板卡官方资料4.RK NPU c++推理4.1交叉编译4.2 开发板执行编…
【北京迅为】《iTOP-3588开发板源码编译手册》- 第二章 Android固件编译
RK3588是一款低功耗、高性能的处理器，适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用，RK3588支持8K视频编解码，内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP&…
RKNN：yolov8模型转换与板端推理流程
近期，在研究瑞芯微的RKNN模型推理时，遇到一些坑，现记录下来，以备忘，亦供同道者参考。 目录
1. 模型转换
1.1. 宿主机环境配置
1.2. onnx模型准备
1.3. onnx转rknn
2. 模型推理
2.1. 推理环境配置
2.2. 推理验证…
yolov8目标检测 部署瑞芯微rk3588记录
1. 前置条件
本地电脑系统，ubuntu20.04 训练代码：
训练代码下载的ultralytics官方代码
SHA：6a2fddfb46aea45dd26cb060157d22cf14cd8c64
训练代码仅做数据修改，类别修改，代码结构未做任何修改 需要准备的代码&#…
RKNPU2从入门到实践 ---- 【9】使用RKNPU2的C API接口将RKNN模型部署在RK3588开发板上
注：作者使用的平台为Ubuntu20.04虚拟系统，开发板为RK3588，开发板上面的系统为Ubuntu22.04。
前言 本博文我们要学习使用 RKNPU2 提供的 C API 接口将RKNN模型部署在RK3588开发板上，完成测试图片在开发板上的推理工作。C API接口…
基于RK3588实现图像实时采集、处理、显示
使用v4l2和gstreamer实现视频实时采集、深度学习目标检测、实时检测视频效果显示功能，基于RK3588实现。 基于rknpu开发。
#include <dlfcn.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <sys/time.h>
#include &l…