CV视觉算法盒子用安卓开发还是Linux开发，主流的是哪个系统版本？

据定昌小编对不同项目客户的了解，主流的CV视觉算法开发，大部分集中在Linux系统平台，小部分情况下可用安卓系统开发，但要区分是CV视觉算法训练，还是CV视觉算法推理。

一、这里先讲下UBUNTU系统下的CV视觉算法训练与推理的基本流程。

CV视觉算法训练是用较高配的电脑或专门的AI CV视觉算法训练服务器在Linux（主要是ubuntu 22.04 lts操作系统）。并且准备NVIDIA 1080Ti或RTX3060显卡用于并行训练。然后安装好Anaconda3环境，Anaconda3是一个用于数据科学和机器学习的Python发行版，提供了全面的环境管理和包管理功能，以及集成了大量的科学计算和数据分析工具。然后搭建好RKNN-Toolkit2环境。

训练好后需在算法盒子上部署及推理（主要也是Linux系统平台，按照算法盒子不同配置使用不同的ubuntu系统版本）。

1、高端配置的RK3588算法盒子（参考型号：DC_A588），可以安装ubuntu2004,2204，2404等版本的系统。UI开发可以安装QT6.9.2（出厂可预装）。桌面环境为为Gnome wayland。同样兼容银河麒麟V10工业版本（与UBUNTU开发环境基本一致）。

2、中端配置的RK3576算法盒子（参考型号：DC_A576），可以安装Ubuntu2204系统，提供gnome桌面环境以及xfce桌面环境。UI开发，可用qt5.15.3版本（出厂可预装）。同样兼容银河麒麟V10工业版本。

推理要先安装安装OpenCV库，这一步很重要，AI CV视觉算法很多都需要使用这个库。烧录完算法盒子的ubuntu系统固件之后，通过ssh方式登录到盒子设备端调试，Linux的推理代码是在盒子设备端编译的，在PC端虽然理论上也可以编译，但是一旦涉及第三方库，在PC端编译时也需要编译和链接第三方库，非常麻烦。所以，Linux的推理代码建议在盒子设备端编译。

先做RKNN模型量化转换，转换出来的RKNN模型文件*.rknn 在同CPU平台的Ubuntu、Android、c++和python都是同一份，都可以用同一份运行。

如常见的YOLOV8_Det目标检测模型推理，YOLOV8_Obb旋转目标检测模型推理，YOLOV8_Pose人体姿势模型推理等等。适合搭配USB/MIPI/AHD/POE摄像头做推理，或H.264/H.265视频文件或流媒体RTSP推理等。

高配的RK3588配置的算法盒子，工程上落地一般搭配8路摄像头AHD 1080P@25~30HZ（FPS），或8~16路POE/IPC720P或1080P@25~30HZ（FPS）的摄像头做落地。

中配的RK3576算法盒子，建议不超过4路POE/IPC 1080P@25HZ~30HZ推理。

均兼容市场常见的海康，大华等POE/IPC摄像头。

二、再讲下安卓系统下的CV视觉算法训练与推理的基本流程。

训练流程同上UBUNTU系统下，在CV+RKNN模型转换场景下，Anaconda同样是比较省心的方案。YOLOv8/v10 等训练、ONNX 导出、RKNN-Toolkit2 模型转换（整套流程都在PC 端Ubuntu下开发）

推理流程先准备好RK3588算法盒子，RK3576算法盒子或其它配置的算法盒子以及摄像头，MIPI摄像头，USB摄像头，POE/IPC摄像头等。烧录好安卓固件。

PC端连接板端USB-OTG，并且打开调试模式，如用ADB调试，前提必须启动rknn_server，注意安卓系统没有ssh环境，不能通过ssh登录调试，只有ADB的调试方式。

PC端Android NDK搭建编译环境，安装对应的Android NDK开发包版本，一般是装r18、r19或r21e。

再到安卓算法盒子端模型推理，将编译生成的可执行文件和之前转换的rknn模型文件，拷贝到盒子端运行，用adb shell登录到RK3588系统上运行，最后在当前目录下out.png文件就是推理出的图片。

篇幅有限，上述只是简要的CV视觉算法训练与推理流程，更多技术细节，欢迎新老客户咨询了解。