EAIDK-310: AI 从这里开始

EAIDK 图象识别 AI

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发布时间: 2019-08-26

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# EAIDK-310 AI 从这里开始

EAIDK-310 是基于 RK3228H 设计的面向边缘计算的人工智能开发套件，搭载 OPEN AI LAB 嵌入式  AI 开发平台 AID，为 AI 应用提供简洁、高效、统一的 API 接口，加速终端 AI 产品的场景化应用落地。

## 1、硬件配置

| Module       | Configuration                                  |
| ------------ | ---------------------------------------------- |
| CPU          | 4 * A53                                        |
| GPU          | Mali                                           |
| DDR          | LPDDR3 1GB                                     |
| Storage      | eMMC 8GB、TF card slot                         |
| WiFI/BT      | AP6256 5G wifi， Bluetooth 5.0                 |
| USB          | 3 * USB 2.0 (Type-A), USB 3.0 ( Type-A ) x 1   |
| Video Output | HDMI                                           |
| Debug Port   | baudrate1500000 （和我手上的串口小板交叉连接） |
| Power Supply | micro usb 5V                                   |

## 2、连接启动

![](https://andyshrk.gitee.io/imgrepo/EAIDK-310/EAIDK-310.jpg)

这里需要注意的是 Debug UART 的波特率位 1500000，这个和大部分板子都不太一样。

可以接上键盘、鼠标，然后就像个人电脑一样操作。

接上 Micro USB 后，系统自动启动。

![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/2b0595ce91e3df7d7aad2efbd4e50384.jpg)

通过键盘输入用户名和密码，即可进入桌面，用户名和密码相同，为 `openailab`

默认系统是 Fedora28，壁纸很炫，用 Robe 的话讲，很极客。

这里有一个需要注意的地方是，登录前，有一个 Desktop 的选项，要选 LXDE，如果选了其他的，登录进去可能不会有桌面显示。

## 3、系统优化

### 3.1、联网

网络连接的图标在右下角，选择可以连接的 WiFi，输入密码即可连接，当然也可以用有线网络。

### 3.2 安装 xterm

大家如果使用 Debug UART 控制太操作，很快就会发现如果在控制台输入命令过长，系统不会自动换行，而是回卷到左边开始重叠显示，这个看上去很不好。可以通过安装 `xterm` 工具解决：

```
install xterm-resize.aarch64
```

然后每次通过 Debug UART 登录后，执行  `resize` 命令，后面再输入长命令，系统就会自动换行了。
![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/9f66ef72853e3911b7e52dc56d8270a9.png)

### 3.3 安装截屏软件

使用的过程中发现这个系统默认没有带截屏软件，然后去网上找了下，发现有一款叫做 `shutter` 的工具可以使用，通过如下命令安装：

```
sudo dnf install shutter
```

安装完成后，可以通过屏幕左下脚，**Accessories**  --&amp;amp;gt; **Shutter** 打开，这个工具可以选择截取屏幕的部分区域（**Selection**），也可以选择截图整个屏幕(**Desktop**)，还是蛮好用的。

## 4、运行一个webcam

EAIDK-310 上有丰富的 USB 接口，我们可以很容易接入 USB camera，然后通过网络搭建起一个 webcamera 应用。

下载代码：

```
git clone https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer.git
```

编译：

```
sudo dnf install libjpeg-turbo-devel.aarch64
make
```

接入摄像头：

![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/e28d2f0ec6f4c1f51016708cbc602574.png)

从串口 log 可以看到系统已经认到了 uvc 设备。

启动mjpg-streamer

```
./mjpg_streamer -o "output_http.so -w ./www" -i "input_uvc.so"
```

![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/14122dff5cd73394741ed8a967f40106.png)

然后在浏览器中输入如下地址，即可看到 USB 摄像头实时采集到的图象：

```
http://172.16.33.179:8080/?action=stream
```
![](https://andyshrk.gitee.io/imgrepo/EAIDK-310/EAIDK-310-mjpeg.gif)

## 5、BladeCV

EAIDK-310 自生也集成了丰富的图象处理工具，比如 BladeCV：

下载源码：

```
wget ftp://ftp.eaidk.net/Source/BladeCVExample.zip
```

解压后，直接输入 `make` 命令即能编译。

这个代码比较简单，他读取一副图片，然后叠加一个 `OPEN AI LAB` 的标题后再输出，效果如下：

![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/83699ce4fb368beaf183bed384ec057b.png)

## 6、人脸检测 Demo

下载源码：

```
wget ftp://ftp.eaidk.net/EAIDK310_Source/mtcnn_usb.zip
```

解压后，编译执行 `./mtcnn_usb`

![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/4b6675a46342ffd6bcbe33f08b647385.png)

![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/8b2480610a616799c475edbcca4fad6a.png)

![](https://cf03.ickimg.com/bbsimages/201908/dfb29ea76e562719d12e3a1170b915e9.png)

哈哈，还是能区分出来真正的人脸和玩具的脸的。

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