定昌的多款型号的AI算力板出厂部署好了多种AI视觉CV算法及AI语音识别算法，包括RK3588、RK3576、RK3568等硬件平台的板卡，算法类型包括YOLO系列目标检测、图像分割、人体姿态分析等，Whisper语音识别，LPRNet车辆识别等等，提供从中端到高端的、覆盖广泛AI应用场景的完整硬件解决方案。

AI算力板卡.jpg

定昌RK3562、RK3568主板带1T 算力NPU，属于入门级AI板，RK3576、RK3588S带6T算力属于中高端，高性能RK3588 6T NPU算力是旗舰级AI开发板，目前已帮助许多AI边缘计算、智慧交通/消费/电气边缘网关、AIOT、AI视觉分析监控、智慧工地、智慧校园、智能安防监控、智能家居、AI数字人、商品识别、OCR车牌识别、条码识别、AI智能秤、AI智能柜等覆盖中高端应用场景的生态客户落地项目。小编罗列几款定昌热门AI算力板如下：

1.RK3562安卓15 AI算力开发板（DC_YM562）

2.RK3588高性能八核6T NPU AI算力板（DC_A588）

3.RK3576中高端AI算力板（DC_A576）

定昌AI算力板出厂可部署常见的48+可商用的视觉CV算法及语音识别等算法，包括目标检测、图像分割识别、人体姿态动作识别、语音识别处理等等，定昌可提供AI算法推理开发源码及案例DEMO。

例如RK3588板端AI算法推理部署开发YoloV5_Det的案例流程如下：

root@ztl:/jwq/rknn_model_zoo# ./build-linux.sh -t rk3588 -a aarch64 -d YOLO5

2、在PC端进行RKNN模型量化转化

#conda info –envs 查看之前搭建的RKNN-Toolkit2 的python开发环境

将当前命令终端的python环境从base切换到RKNN-Toolkit2

#conda activate RKNN-Toolkit2

Yolov5_Det模型转换的命令格式，

#python3 convert.py -h 转换出来的RKNN模型文件*.rknn 在同板端CPU平台的Ubuntu、Android、c++和python都是同一份，都可以用同一份运行

3、模型转换

模型转换命令，

(RKNN-Toolkit2) root@dev:/jwq/ZTL_Base_AI_SDK_20240907_1446/rknn_model_zoo/examples/yolov5/python#python3 convert.py /jwq/ZTL_Base_AI_SDK_20240907_1446/rknn_model_zoo_pretrain_onnx_models/rknn_model_zoo/examples/yolov5/yolov5m.onnx rk3588 fp yolov5m_fp_det.rknn

即可在当前目录下得到量化后的yolov5m_fp_det.rknn模型文件。将转换后的RKNN模型文件拷贝的到板端推理运行，

#scp yolov5m_fp_det.rknn ztl@192.168.1.102:/jwq

将从PC端量化后的yolov5m_fp_det.rknn拷贝到

/jwq/rknn_model_zoo/install/rk3588_linux_aarch64/rknn_yolov5_demo/model目录下

#cd /jwq/rknn_model_zoo/install/rk3588_linux_aarch64/rknn_yolov5_demo

#cp /jwq/yolov5m_fp_det.rknn model/

root@ztl:/jwq/rknn_model_zoo/install/rk3588_linux_aarch64/rknn_yolov5_demo# ./rknn_yolov5_demo model/yolov5m_fp_det.rknn model/bus.jpg

在板端运行推理命令，在当前目录下，可以看到生成的推理后的out.png图片结果，将其从板端拷贝出来或打开，就可以看到推理效果。

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