Orange Pi AIpro开箱体验以及样例测试
随着人工智能和物联网技术的快速发展，单板计算机（Single Board Computer, SBC）在创客和开发者社区中越来越受到欢迎。我最近入手了一款高性能的单板计算机------Orange Pi AIpro。
在入手此款AI开发板之前，作为大学生，我经常参加各种竞赛，所以之前已经使用过地平线的旭日派X3，树莓派5，以及Jetson Nano B01等一系列开发板。
最近，我有幸受到了香橙派官方的邀请，评测他们最新推出的AI开发板Orange Pi AIpro。这款设备是Orange Pi与华为合作推出的，内置了强大的昇腾310 NPU（Neural Processing Unit），为人工智能应用提供了卓越的计算能力。
本文旨在为和我一样零基础的用户提供一个详细的开箱体验和Orange Pi AIpro的产品介绍，帮助大家快速掌握Orange Pi AIpro的基本使用方法和开发技巧。我还会具体测试一个简单的AI应用开发，分享自己的探索过程和心得体会。希望通过这个教程，能让大家更好地了解这款强大的AI开发板，激发更多创意与灵感。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能在本文中找到有价值的信息和实用的建议。
产品介绍
话不多说先放两张Orange Pi AIpro的全身照
Orange Pi AIpro主要参数配置
- 处理器：配备华为昇腾310 NPU，支持高效的人工智能计算，适用于深度学习和推理任务。
- 内存：8GB LPDDR4内存，确保多任务处理和数据密集型应用的流畅运行。
- 存储：提供eMMC存储接口和MicroSD卡插槽，方便用户扩展存储空间。
- 接口：丰富的接口配置，包括USB 3.0、USB 2.0、HDMI、以太网口、音频输出、GPIO等，满足多种外设连接需求。
- 网络：内置千兆以太网接口和Wi-Fi模块，支持高速网络连接和无线传输。
- 操作系统：兼容多种操作系统，包括Ubuntu、Debian和Android，提供广泛的软件支持和开发环境。
Orange Pi AIpro的AI处理器
昇腾310 NPU简介
Atlas 200计算模块作为开发板的CPU与NPU。模块集成了Ascend 310处理器，可以高效地在端侧部署典型的深度学习推理应用以下是昇腾310的主要特点：
- 高效能低功耗： 昇腾310采用7nm工艺制造，拥有高效的能耗比，能够在提供强大计算能力的同时保持较低的功耗，非常适合嵌入式和边缘计算应用。
- 强大计算能力： 昇腾310能够提供多达16 TOPS（Tera Operations Per Second）的整数计算能力和8 TFLOPS（Tera Floating Point Operations Per Second）的浮点计算能力，能够高效处理复杂的深度学习模型。
- 丰富的接口支持： 昇腾310支持多种接口，包括PCIe、I2C、UART等，方便与各种外设进行连接，适用于广泛的应用场景。
- 全场景AI支持： 昇腾310支持包括图像处理、语音识别、自然语言处理等多种AI任务，提供灵活的AI推理能力。
- 优秀的开发工具： 昇腾310配备了丰富的开发工具和软件生态，包括华为的MindSpore、TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的支持，使开发者能够快速上手并进行模型训练和部署。
样例测试
准备工作
- 查看开发板IP地址
命令行输入
c
ifconfig
- 开启notebooks服务器
首先进入这个目录
cd ~/samples/notebooks
开启notebook服务器
c
./start_notebook.sh 192.168.31.186 #IP是开发板的IP
看到这个就说明服务器启动成功，接下来把复制的内容粘贴到我们电脑的浏览器，注意电脑要与开发板在一个局域网下
输入后我们可以在我们电脑浏览器右边看到很多例程
接下来我们来一个一个运行试试吧
1.YoloV5
首先是yolov5的例程
我们可以看到例程提供了三种模式分别是照片检测，视频检测和相机实时检测
图片检测
也没有什么图片就把手边的饮料瓶上传到了开发板
先修改一下模式和图片路径
可以看到正确识别出来了，不过旁边的饮料瓶没有识别出来，可能是训练集中没有
视频检测
接下来我们来试一下视频检测，我从网上随便找了一个电影的片段
首先还是修改检测模式和视频文件路径
我们来看一下效果，也是ok的帧率非常高，不愧是8TOPS算力的板子
我把检测效果的视频也同时上传到了B站链接
摄像头实时检测
找一个USB摄像头插入OrangePi AIpro的接口上
修改模式
开始检测，可以明显的感觉出来帧率比Jetson nano B01高的不是一点点
2. OCR文字识别
可以看到正确识别了图片中的文字
3. ResNet50分类
4. image_HDR_enhance图像增强
功能介绍：使用模型对曝光不足的输入图片进行HDR效果增强。
样例输入：png图像。
样例输出：增强后png图像。
可以看出原来灰暗的图像经过处理后变得明亮清晰
5. cartoonGAN图片卡通化
ArtGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的图像生成模型，旨在将现实世界的图像转换为卡通风格。该模型由生成器和判别器组成，通过对抗训练，使生成器能够生成逼真的卡通图像，而判别器则不断提高其区分真实卡通图像和生成图像的能力。ArtGAN利用卷积神经网络（CNN）来捕捉图像的细节和风格信息，通过不断迭代训练，生成器学会捕捉和重现卡通风格的特征，从而实现高质量的图像风格迁移。
功能：使用cartoonGAN模型对输入图片进行卡通化处理。
样例输入：原始图片jpg文件。
样例输出：卡通图象。
这个应该是我觉得最有意思的网络了，话不多说多上几个图
原始图像
处理后的图像
想到手机中还有老君山的照片，我这就来转化一下
这是原始图片
卡通化后
原图
卡通化后
原图
卡通化后
原图
卡通化后
是不是
6.蛋白质分类
香橙派也可以为专业领域赋能
功能：对蛋白质图像进行自动化分类评估
样例输入：未标注的蛋白质荧光显微图片
样例输出：已经标注分类的蛋白质图谱
7.Unet++分割
功能：对图像中的细胞核进行分割
样例输入：未标注的生物细胞图像
样例输出：已经分割的细胞核图像
8.PortraitNet人像分割和背景替换
功能：将人物和背景拼接
样例输入人物和背景
样例输出拼接后的图片
背景
人物
拼接后
8.WeNet语音识别
功能将语音转换成文字
样例输入：一段语音
样例输出：一段文字
总结
在过去的几年里，深度学习技术以惊人的速度发展，并在各个领域取得了显著的突破。作为这一变革性技术的核心，神经网络处理单元（NPU）如昇腾NPU，在提升计算能力、加速模型训练和推理方面发挥了至关重要的作用。这些进步不仅推动了科学研究的前沿，还深刻改变了我们的日常生活。
昇腾NPU作为华为自主研发的高性能AI芯片，凭借其强大的计算能力和高效的能耗比，在多个应用场景中展现出非凡的优势。首先，在计算机视觉领域，昇腾NPU的出现极大地提升了图像识别、目标检测和视频分析的效率。例如，YOLOv5等高效目标检测模型在昇腾NPU上运行时，可以实现实时检测，大大提高了安防监控系统的智能化水平。摄像头捕捉到的图像和视频可以实时处理，识别出潜在的威胁，确保公共场所的安全。
此外，深度学习技术在医疗领域的应用也得到了迅速扩展。借助昇腾NPU的强大算力，医疗影像分析变得更加高效和准确。例如，肺部CT图像的自动诊断、肿瘤的早期检测等任务，通过深度学习模型可以在短时间内完成，从而大幅缩短诊断时间，提高诊断准确率。这不仅减轻了医生的工作负担，也为患者争取了宝贵的治疗时间。
在自然语言处理（NLP）领域，昇腾NPU的应用同样令人瞩目。智能助手、翻译软件和文本分析工具得益于深度学习模型的进步，变得更加智能和人性化。通过高效的语言模型，智能助手可以更好地理解和回应用户的需求，提供更贴心的服务。同时，自动翻译系统的准确性和流畅性也得到了显著提升，打破了语言障碍，让人们之间的交流变得更加顺畅。
深度学习还在自动驾驶领域展现出巨大的潜力。昇腾NPU的强大计算能力使得自动驾驶系统可以实时处理来自传感器的大量数据，包括激光雷达、摄像头和雷达信号等，从而实现精准的环境感知和决策。自动驾驶技术的不断进步，不仅提高了交通安全性，还将逐步改变我们的出行方式，带来更加便捷和高效的交通体验。
此外，深度学习技术在娱乐、金融、零售等行业也带来了显著的变革。在娱乐行业，AI技术被广泛应用于内容推荐、图像生成和虚拟现实等领域，提升了用户的娱乐体验。金融行业则通过深度学习模型进行风险评估、欺诈检测和客户服务优化，提高了金融服务的安全性和效率。零售行业利用深度学习技术进行个性化推荐、库存管理和智能客服，显著提升了运营效率和客户满意度。
总的来说，昇腾NPU的强大性能和深度学习技术的广泛应用，正在深刻改变我们的生活方式。未来，随着技术的不断进步，我们可以期待更多创新应用的出现，为各行各业带来更加智能和高效的解决方案，进一步推动社会的发展和进步。
作为一名普通的大学生，我有幸接触到了许多AI开发板，亲身体验了它们在不同场景中的应用。这些开发板在价格和性能上各有千秋，但在生态系统方面，似乎都不如英伟达的Jetson Nano。然而，当我接触到昇腾系列的开发板后，我逐渐发现，昇腾系列在国产生态中堪称佼佼者，展现了强大的潜力和广泛的应用前景。
英伟达的Jetson Nano因其出色的性能和成熟的生态系统，成为了许多AI开发者的首选。它支持多种深度学习框架，社区资源丰富，使用起来十分方便。然而，随着对昇腾系列开发板的深入了解，我发现昇腾不仅在性能上毫不逊色，更在国产生态系统的建设上走在了前列。