Rk3576 Android 14开发板推理YOLO 视觉AI模型

广州定昌电子gzdcsmt.com
2025-09-25

RK3576主板是一款集高性能、高算力、高扩展性的嵌入式平台,面向强大AI处理能力和AI算法开发的应用场景,8核心处理器主频高达2.2GHz,配备6TOPS算力NPU,可高效支持视觉AI模型部署,主要包括YOLO目标检测、图像识别等应用,比如yolov10,yolov8,yolove_seg,yolov8_obb,yolov8_pose,yolov7,v6,v5,yolov5_seg,yolo_world,yolox。


RK3576安卓14开发板卡(A板公版).jpg


以下是定昌开发板的YOLO模型(以YoloV5为例)推理示例代码:


1、模型编译

定昌提供AI算法开发SDK(rknn_model_zoo.tar.gz AI开发包),部署好环境并拷贝到板端(RK3588为例,适用RK3576)后,对YOLOV5模型进行编译,编译后生成可执行程序路径,结果如下:


2、RKNN模型量化转化

需要在PC端对YoloV5_Det的RKNN模型量化转换,首先从base切换成RKNN-Toolkit2命令终端环境,更多量化知识,请参考RK官方文档(已放在AI开发包),转换后的环境是/jwq/ZTL_Base_AI_SDK_20240907_1446/rknn_model_zoo/examples/yolov5/python#,如下图所示:


执行转化命令后即可在当前目录下得到量化后的yolov5m_fp_det.rknn模型文件


3、模型板端推理

转换后的RKNN模型文件拷贝的到板端(/jwq/rknn_model_zoo/install/rk3588_linux_aarch64/rknn_yolov5_demo/model目录下),进行推理运行


4、运行效果图如下:


定昌可提供提供AI视觉开发及AI语音识别等模型算法开法DEMO参考及API,可快速了解PC端和RK3576板端RKNN开发及AI算法开发及部署流程,对于需要自行开发算法的合作客户,定昌50+技术团队人员配置可协助生态客户做AI算法开发。


附上这款RK3576开发板功能特性供新老客户参考:

DC_A576-RK3576主板一体板-接口图.jpg

定昌自主研发的RK3576主板一体板DC_A576,出厂可选商业级RK3576或RK3576工业级。支持安卓14,debian12,ubuntu2204的开发环境,可点LVDS,MIPIDSI 1080P屏,4K 120Hz HDMI屏,1路千兆以太网,1路POE供电,支持扩展4G 物联网卡模组,4路USB,7路串口(可选2路RS485),19个GPIO输入输出,1路I2C,1路CAN,可板载硬件看门狗功能,支持开关电源/待机控制,升级键功能。带6TOPS NPU AI算力,适用于AI边缘计算、AI算法应用开发、智能安防、智慧工地、智慧校园等场景应用。





定昌研发部与研发工程师.jpg


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