树莓派3b+上使用RK1808人工智能计算棒(主动模式)实现物体识别

1. 主动模式介绍 (  baidu "toybrick" enter into ....)
主动模式的上位机可以是任何带有USB接口的平台及任何操作系统，包括了x86/x64/arm32/arm64的linux/windows/mac os及单片机、树莓派等等。
本教程以树莓派为例讲述主动模式的单计算棒部署流程。

• 1808计算棒插入树莓派后，会被虚拟成网卡设备
• 进行虚拟网卡配置，保证上位机和1808中间的网络连接正常
• 计算棒默认IP为192.168.180.8，账号密码皆为toybrick
• 计算棒端运行server服务程序，用来接收上位机的连接请求，并调用RKNN进行处理，再返回结果
• 上位机运行client程序，连接server成功之后，发送推理请求，从1808端获取返回结果

2. 硬件组成

• raspberrypi 3b+
• 1808人工智能计算棒
• 键盘、鼠标
• USB camera
• 显示屏
• HDMI数据线
• USB HUB
• 网线用于连接因特网
• micro USB供电

3. 树莓派网络配置
网络配置的目的，是为了使树莓派和计算棒之间能够通过网络进行通信。
3.1 虚拟网卡配置
1808计算棒插入树莓派后，会被虚拟成网卡设备，树莓派会自动生成网卡节点eth1。我们需要使用nmcli 工具删除eth1，再重新进行虚拟网卡配置。

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使用ifconfig命令，可以看到eth1的地址以及被设置成192.168.180.1

完成以上配置后，上位机即可与1808计算棒正常通信，可以ping通或者ssh登录到192.168.180.8
注意：

• 以上配置完成一次即可。
• 此时1808暂时还不能访问外网，1808上还无法安装软件包。

3.2 NAT网络配置
如果计算棒需要访问外网进行软件包安装，或者软件升级，则需要进行此步骤，本步骤关机后需要重新配置。

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4. 主动模式C语言开发
demo下载地址：https://eyun.baidu.com/s/3htJNFwS
下载源码到树莓派用户根目录，并解压源码

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4.1 1808计算棒部署

1、拷贝解压目录中的1808目录至计算棒，并重命名为mobilenet_ssd

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2、ssh进入计算棒，账号密码均为toybrick

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3、安装依赖包（确保3.2 NAT网络配置完成，可以尝试在1808上sudo ping www.baidu.com确认是否可以访问外网）

1808计算棒默认已安装rknn_api库。

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4、编译

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5、开机自启动，在/usr/local/bin/tb.local.after中加入以下代码，重启后，1808将会自动运行mobilenet_ssd服务程序

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4.2 树莓派部署
opencv仅为方便demo效果演示使用，非主动模式必须。
1、树莓派开发环境安装

复制代码
2、编译

复制代码
3、运行demo。在4.1中，我们已经在1808上完成mobilenet_ssd的sever程序的自动启动。

复制代码可以在屏幕上看到mobilenet_ssd的推理画面，按ESC退出。


5. 主动模式Python开发
从github上克隆源码到树莓派用户根目录，树莓派默认已安装git。

复制代码
5.1 1808计算棒部署

1、拷贝1808目录至计算棒，并重命名为rockx

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2、ssh进入计算棒，账号密码均为toybrick

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3、系统升级，目的在于保证驱动一致性，升级完成后需要重启。（确保3.2 NAT网络配置完成，可以尝试在1808上sudo ping www.baidu.com确认是否可以访问外网）

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4、python环境包安装（确保2.2 NAT网络配置完成，可以尝试在1808上sudo ping www.baidu.com确认是否可以访问外网）
opencv仅为方便demo效果演示使用，非主动模式必须。
rockx封装了一些常用的模型，可以简化编程，非主动模式必须。
TMPDIR必须设置，否则由于系统tmp目录过小，会导致安装Python包失败。

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5、开机自启动开机自启动，在/usr/local/bin/tb.local.after中加入以下代码，重启后，1808将会自动运行mobilenet_ssd服务程序。/usr/local/bin/tb.local.after将会在系统启动之后自动加载，我们在其中调用我们自己的boot.sh，完成启动server程序的操作。

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至此，我们在1808端启动了3个模型的server程序。其中端口号在代码中指定，可以自行修改。
face_landmark_sever.py    监听端口8001
object_server.py                监听端口8002
pose_server.py                  监听端口8003

5.2 树莓派部署
opencv仅为方便demo效果演示使用，非主动模式必须。
1、安装opencv

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2、由于树莓派在opencv存在BUG，如果进行以下操作才能正常import cv2。在~/.bashrc中最后添加以下内容

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3、执行以下命令生效改动

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4、运行demo。在5.1中，我们已经在1808上完成mobilenet_ssd的sever程序的自动启动。
face_landmark.py、object.py、pose.py三个demo均可以正常运行，此处以object.py运行为例。

复制代码可以在屏幕上看到mobilenet_ssd的推理画面，按ESC退出。


编程建议（重要：请认真阅读）

• opencv非主动模式所必须，C语言和Python的demo用到opencv库，仅为方便图像的采集、显示和编解码操作，用户可以自行选择是否使用opencv。
• 本帖所用到的两个demo，C语言版本运行帧率会比Python版本低，主要是因为Python版demo中，传输图像时使用了JPEG编解码，传输数据量变少，减少了传输时间。C语言也可以同样通过类似方法自行实现进行优化。
• 将数据采集，数据传输，结果显示并行处理，可以显著提高帧率。
• 当前主动模式的瓶颈主要在网络数据传输耗时，提高帧率可以从数据传输量下手。

• 上位机对输入数据进行压缩编码后，再传输给1808计算棒进行解码。
• 输出后处理可以在1808上进行，只保留最终结果发送给上位机。

编程指引：
一、单计算棒多模型：

• 给不同的模型分配不同port端口
• 在计算棒上同时自动启动多个模型的服务程序
• 上位机的程序可以通过不同的port端口连接到计算棒上。

二、多计算棒多模型：
    参考http://t.rock-chips.com/wiki.php?mod=view&id=116

最后

以上就是重要爆米花为你收集整理的树莓派3b+上使用RK1808人工智能计算棒(主动模式)实现物体识别的全部内容，希望文章能够帮你解决树莓派3b+上使用RK1808人工智能计算棒(主动模式)实现物体识别所遇到的程序开发问题。

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