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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
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！
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🕳）
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！
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：
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：
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：
插上开发板的电源，等待两个绿灯亮起来就启动啦！
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！
2.2.4 SSH远程连接开发板
- 连好网络后，我们输入ifconfig命令，查看ipv4地址，如下：
- 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）
- 连接成功界面如下：
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：
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。
我们通过启动 start_notebook.sh，来启动Jupyter Lab：
通过所显示的地址，登录 Jupyter Lab：
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：
-
FCN模型
对输入图片进行语义分割，效果如下：
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
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。
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！
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