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Orange Pi AIpro,作为首款基于昇腾技术的AI开发板,它集成了高性能图形处理器,配备8GB/16GB LPDDR4X内存,支持外接存储模块,并具备双4K高清输出和强大的AI算力。
该开发板拥有丰富的接口,包括HDMI、GPIO、Type-C电源、M.2插槽、USB等。此外,Orange Pi AIpro支持Ubuntu和openEuler等主流操作系统,能够满足不同领域的AI算法和应用开发需求。无论是用于AI边缘计算、深度视觉学习,还是智能家居、智能安防等领域,Orange Pi AIpro都能提供出色的性能和稳定的表现
顶视图:
底视图:
前视图:
后视图:
左视图:
右视图:
引脚示意图:
正面硬件布局图:
反面硬件布局图:
总体从外观上看,板子还是显得挺精美的,基本的接口也都配备有,拿在手上大小也刚刚好,同时接口的布局也都集中在一侧,这样在日常使用中开发者也能更加方便拔插一些外设,那么废话不多说,我们接下来直接开始启动板子!
具体的烧录步骤可以参考OrangePi_AI_Pro_昇腾_用户手册_v0.3.1中的第2.4章节内容
手册下载地址:用户手册
将HDMI、鼠标键盘等外设接入到板子上,然后插入电源,即可看到板子上的风扇开始工作,同时LED灯也亮起。
此时我们在屏幕输入账号密码,进入系统
- 默认账号:HwHiAiUser
- 默认密码:Mind@123
进入到系统桌面之后,我们首先要做的就是将板子联网,香橙派AIpro支持以太网口和WIFI无线网卡两种方式来使用联网功能,由于手上没有网线,因此我们采用WIIF来进行网络连接。
WIFI具体的连接方法和我们普通的Windows电脑操作是一致的,首先我们点击右上角的网络配置按钮
然后我们点击More networks 就可以看到目前所有扫描到的WIFI热点,然后我们点击想要连接的热点
然后在弹出的对话框中输入WIFI密码,然后点击 Connect即可完成WIFI联网操作
最后我们WIFI连接完成之后,点击桌面底部的游览器,随便输入一个网址用于测试是否能成功上网,如果网页能正常打开,那代表我们联网成功!
同时香橙派AIpro还支持通过命令行的方式来进行WIFI连接,这里我们就不展开来讲述,具体的操作步骤我们通过查看用户手册中第3.5.2章节的内容
联网操作完成之后,我们就可以选择一个我们想要的样例来运行,值得一提的是,香橙派AIpro在样例提供这方面还是做得蛮到位的,无论是用户手册还是昇腾论坛都给开发者提供了非常丰富多样的样例以供大家选择,本次我们选择用户手册中的第4.2章节目标检测样例来进行测试
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- 样例查看
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- 用户手册:第4章节
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- 昇腾论坛:https://www.hiascend.com/forum/thread-0285140173361311056-1-1.html
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1、配置环境
- #启动Jupyter Lab脚本
- cd samples/notebooks/
- ./start_notebook.sh
执行脚本之后,终端中会打印出Jupyter Lab的网址连接,我们将其复制去游览器打开即可
网址打开之后 我们可以看到左边01~09共9个样例
然后我们双击打开01-yolov5样例,进入到该样例目录下
然后我们双击打开main.ipynb文件
接着如图所示点击页面上方的运行按钮,然后在弹出的对话框里面点击Restart按钮,样例便开始运行起来
我们开始运行样例之后,等待几分钟就可以在页面下看到一个样例的效果展示,我们可以看到香橙派AIpro的在AI识别这一块的整体表现还是相当不错的,测试视频中基本所有的车辆都能框选出来,并且准确度也蛮高的,况且作者手上的板子还只是8T的算力配置,如若更换至16T算力,想必香橙派AIpro还能给我们带来更大的惊喜
同时在样例运行的过程中,板子的整体散热做得还是蛮到位的,拿在手上也没感觉到太大的温度,这可能也得益于官方搭载的散热风扇
如果我们想更换测试视频,则只需要把视频放置到该目录下即可
/home/HwHiAiUser/samples/notebooks/01-yolov5/racing.mp4
或者如果想使用UBS摄像头来进行画面测试,只需要把infer_mode 的值改为 camera即可(由于手上没有合适的USB摄像头,所以就不进行USB摄像头测试了)
香橙派AIpro整体使用体验下来,带给我的感觉是非常舒服的,首先他在性能方面就给我带来蛮大的惊喜,同时它搭载的还是基于昇腾AI技术路线的四核64位处理器和AI处理器,这无疑代表了我们国产开发板的一大进步,并且以目前的配置来说,这款板子能满足绝大部分的使用场景需求,但它的缺点也是存在有的,虽然开发板提供了eMMC存储接口和MicroSD卡插槽用于扩展存储空间,但对于某些需要大量存储空间的应用来说,这还是略显不足,同时相较于其他传统派来说,香橙派AIpro的整体生态环境,还是需要做进一步的完善
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