香橙派——雕琢智能时代的瑰宝为AI而生

        OrangePi AIpro开发板融入了昇腾AI的尖端技术，以其精致的外观设计、强劲的性能和全面的技术支持在业界独树一帜。搭载高达8/20 TOPS的强悍算力，它不仅满足了当前开发者社区对高效能生态开发板的广泛需求，更为未来各种创新应用的实现铺平了道路。用户在这个平台上可以无缝探索和开发，得益于其全方位的软硬件支持和丰富的资源库，OrangePi AIpro预示着开发者和爱好者们能在AI的浪潮中乘风破浪，掀起技术革新的新篇章。

二、开箱展示

        OrangePi AIpro 是一款面向开发者的AI开发板套件，包括主板、内存、电源适配器、散热组件和存储卡等。

2.1主板：

        OrangePi AIpro套装中心脏——主板，搭载了专门定制的处理器，集成了充足的CPU资源及AI加速功能。这块开发板旨在轻松驱动AI模型，同时兼顾其他计算任务的执行，是那些寻求在边缘计算环境中部署智能应用的开发者和技术爱好者的理想选择。

图2.1 主板顶层视图

2.2 内存：

        8GB，作为主板内置的存储空间或套装中附带的内存容量，专为存储操作系统、应用程序及关键数据而设计。这一充足的存储资源确保了系统运行的流畅性和数据处理的效率，为用户提供了稳定而高效的工作平台。

2.3 电源：

        套件精心包含了一款专用电源适配器或USB供电线，Type-C接口的20VPD-65W适配器。旨在为开发板提供持续稳定的电源保障。这一精心搭配确保了硬件在进行密集型操作时的持久运行，为创新项目的顺利进行提供了坚实的电力基础。这里也想给官方一个小建议，如果将电源数据线设置一个小开关的话可能更对系统有供电安全保证。

2.2 电源适配器

2.4 散热组件：

        为确保处理器保持稳定运作且避免过热现象，套件内包括了散热片、风扇或是其他高效的散热方案。这样的配置有助于维持系统的最佳性能，确保长时间内的可靠运行，为复杂计算任务提供了冷静的运作环境。

        2.3 散热器组件

2.5 存储卡：

        32GB的microSD存储卡作为开发板的重要配件，用于安装操作系统以及存储各类数据。开发者可在此卡上轻松安装Ubuntu、Armbian等兼容的Linux操作系统，并执行适用于OrangePi AIpro开发板的各种软件应用，从而进行项目开发和数据处理。这张卡为开发者提供了灵活性和便利性，是实现开发板多功能性能的关键媒介。

图2.4 高速闪迪卡

        OrangePi AIpro 的确切规格和配置会因不同版本和发布时间而异，因此在购买之前，建议查阅最新的官方说明和数据表来获取确切信息。同时，为了使用该套件，还需要具备一定的硬件和软件开发经验，能够处理Linux操作系统的安装和配置，以及AI模型的部署和调试。

图2.5 产品包装设计盒

图2.6 产品实物展示

2.6 其他配件：

        以上只是基础配件，如果想要体验更加高级的配置，我们还需要加入更多高级模块来配合使用，比如eMMC（嵌入式多媒体卡）模块是一种集成了NAND闪存和闪存控制器，提供了一个稳定的存储空间，用于保存操作系统、应用程序和用户数据，与传统的microSD卡相比，eMMC通常提供更快的读写速度，这有助于提高设备的性能和响应速度。

图2.7 eMMC（嵌入式多媒体卡）模块

        USB摄像头用于图像和视频的采集。这种摄像头可以连接到OrangePi AIpro 的USB端口，通过运行相应的软件，用户可以设置摄像头进行实时视频监控，适用于家庭安全、办公室监控等场景，结合AI功能，USB摄像头可以用于图像识别和分析，例如人脸识别、物体检测等。

图2.8 USB摄像头

        树莓派IMX219型号的摄像头，主要用于在高质量的图像采集和在AI应用中的使用。尽管这个摄像头是为树莓派设计的，但如果OrangePi AIpro 套装支持或者经过适配可以与之兼容，那么它可以被用于高清晰度的图像和视频，这对于需要高质量图像输入的AI应用尤为重要。在结合AI Stick进行图像处理和分析的项目中，IMX219摄像头可以用于各种机器视觉任务，如物体识别、分类、追踪等。

        图2.9 树莓派IMX219型号的摄像头

        树莓派5寸MIPI LCD显示屏是作为用户界面，用于展示图像处理和AI应用的结果。该显示屏与OrangePi AIpro兼容，显示屏可以直观地展示摄像头捕捉的图像、视频以及AI算法处理后的输出，比如物体检测框、分类结果等，在开发AI应用时，显示屏提供了一个交互式的平台，开发者可以即时看到他们算法的效果，帮助他们调试和改进程序。

图2.10 树莓派5寸MIPILCD显示屏

2.7 开机效果展示：

三、开源技术支持

3.1 社区论坛：

        技术论坛和社区是香橙派开源生态系统的重要组成部分。在昇腾论坛上，开发者可以分享经验、提出疑问和解决问题，社区驱动的项目和教程可以帮助新用户开始使用香橙派，并鼓励他们贡献自己的知识，论坛中提供关于OrangePi AIpro等相关技术帖子，会方便初学的开发者快速了解和上手体验到该产品

        这里是关于香橙派的技术论坛昇腾论坛： https://www.hiascend.com/forum/

        昇腾论坛往往是更为正式或结构化的讨论环境，是有特定主题或目的的讨论区，比如香橙派AIpro技术支持、产品开发讨论等。有更严格的版规和管理，强调内容的质量和讨论的深度，通常采取“帖子-回复”的结构，便于追踪讨论的进展和历史。

图3.1 昇腾论坛

        这里是关于香橙派的技术社区昇腾社区：昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及

        昇腾社区更加强调用户之间的互动和社交元素，社区包含论坛的一部分，但还可能有更加开放和自由的交流形式，如动态更新、用户日志、社交网络功能等。社区更注重建立用户之间的关系，提供分享、交友、互助的平台，社区的管理可能相对宽松，更加注重用户体验和参与感。

图3.2 昇腾社区

3.2 开源资料

        OrangePi AIpro，这款AI开发板是为了满足日益增长的AI应用需求而设计的。结合昇腾AI技术，它提供了强大的硬件规格，适合于各种AI和机器学习任务。

        1. 硬件规格：

        （1）处理器：集成昇腾AI技术的处理能力，意味着它能够高效地执行深度学习模型和其他AI算法。

        （2）图形处理器：支持高性能图形处理，适用于图形密集型应用，如AR/VR。

        （3）内存和存储：具有高速大容量的LPDDR4X内存和可扩展的eMMC存储模块，保证了大型数据集和复杂应用的流畅运行。

        （4）AI算力：8/20 TOPS的AI算力提供了强大的机器学习性能，适用于复杂的AI推理任务。

        2.丰富的接口：

        （1）多样的视频输出、USB和存储接口，以及摄像头和屏幕接口，使得这款开发板可以轻易地与各种外围设备相连接，支持多种输入输出需求。

        （2）高速网络接口确保了数据可以快速传输，特别是对于需要大量数据交换的云计算和AI应用而言至关重要。

        3. 操作系统兼容性：

        支持的Ubuntu和openEuler操作系统意味着开发者可以利用这两个强大的开源环境及其生态系统，包括丰富的库和工具，来开发和部署应用。

        4. 应用领域：

        （1）AI边缘计算：可以在数据产生的地方即时处理数据，减少了需要传输到云端的数据量，提高了速度和效率。

        （2）视频和图像分析：适用于安防监控、工业视觉检测等场景。

        （3）自然语言处理：可以用于开发聊天机器人、语音识别和翻译系统。

        （4）教育和研究：对于学习AI和机器学习的学生和研究人员来说，这样一款开发板是学习和实验的理想工具。

表3.1:

        OrangePi AIpro提供的这些功能和性能，使其成为研究者、开发者和爱好者实现各种创新AI项目的理想选择。这种开发板通过其开放性和可扩展性，鼓励用户探索AI领域的新前沿，并将复杂的AI算法应用到实际问题中去。官网链接：Orange Pi AIpro Orange Pi官网-香橙派（Orange Pi）开发板,开源硬件,开源软件,开源芯片,电脑键盘

图 3.3 官网产品概述

有对产品开发所用工具与开源源码的下载路径：

图 3.3 官方下载

有对产品参数的详细说明：

图 3.4 硬件规格参数介绍

(base) HwHiAiUser@orangepiaipro:$ sudo-i //切换到root用户
 
(base) root@orangepiaipro:# cd /opt/opi_test/camera //进入特定目录
 
(base) root@orangepiaipro:/opt/opi_test/camera# ls //列出目录内容
 
sample_hdmi test_one.sh test_two.sh update_dt.sh vi_l1_sampl
 
(base) root@orangepiaipro:/opt/opi_test/camera# ./vi_l1_sample 1 1 1
//执行脚本，并传递了三个参数：1 1 1

gpio_operate-h命令可以获取gpio_operate工具的帮助信息：
 
gpio_operateget_directiongpio_groupgpio_pin用于查询GPIO管脚方向。
 
GPIO管脚方向，取值为[0，1] 0：输入方向 1：输出方向

gpio_operateget_valuegpio_groupgpio_pin命令用于查询GPIO管脚值

五、AI高级体验测试

5.1 前期配置：

        首先登录Linux系统桌面，然后打开终端，再切换到保存AI应用样例的目录下，Jupyter Lab 启动脚本start_notebook.sh，然后执行start_notebook.sh脚本启动 Jupyter Lab，在执行该脚本后，终端会出现如下打印信息，在打印信息中会有登录Jupyter Lab的网址链接。

图5.1 网址链接

        打开火狐浏览器将这个网址链接打开：

图5.2 网址页面

5.2 运行目标检测测试

        YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的目标检测算法，它属于单阶段检测器，意味着它在单次前向传播中直接预测图像中的物体边界框和类别概率，而不需要像两阶段检测器那样先提出候选区域。YOLOv5因其速度快、准确率高而受到广泛欢迎，尤其是在需要实时处理的应用中。

        YOLOv5有多个版本，包括YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x，其中YOLOv5s是最轻量级的版本，它的模型大小和计算复杂度都相对较低，这使得它非常适合在资源受限的边缘设备上部署，如智能手机、嵌入式系统或物联网设备。

        YOLOv5s被用来对赛车视频进行实时目标检测。当视频播放时，YOLOv5s会对视频的每一帧进行推理，即对图像进行分析，以识别和定位视频中的赛车。模型会输出边界框（bounding boxes）和类别标签（在这里是“赛车”），这些信息会被用来在视频帧上标注出检测到的赛车，从而让用户能够看到模型识别的结果。

图5.3 运行目标检测效果

        这种实时目标检测的能力在许多领域都非常有用，例如自动驾驶、视频监控、体育赛事分析等。通过在边缘设备上部署轻量级模型，可以减少对云端服务器的依赖，降低延迟，提高系统的响应速度和隐私保护。

5.3 运行文字识别测试

        检测模型的主要任务是在图像或视频中定位文字的位置。这通常涉及到使用目标检测算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等，来识别图像中的文字区域，并给出这些区域的边界框（bounding boxes）。在您描述的场景中，检测模型会首先分析图片，找出所有包含文字的区域。

        识别模型的任务是将检测到的文字区域中的图像信息转换为可读的文本信息。这通常涉及到使用诸如CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）、ASTER（Attention-based Scene Text Recognizer）等算法，这些算法能够处理不规则形状、不同大小和方向的文字。在您描述的场景中，识别模型会对检测到的文字区域进行分析，并输出相应的文本内容，即“开启开发者之旅”和“从入门到进阶，开启昇腾开发者成长之旅”。

图5.4 运行文字识别效果

        在实际应用中，OCR系统通常会结合这两个阶段的结果，以提供准确的文字识别服务。例如，在文档扫描、车牌识别、自动柜员机（ATM）中的支票处理、图书馆数字化、以及各种自动化数据录入任务中，OCR技术都扮演着重要的角色。随着深度学习技术的发展，OCR系统的准确性和鲁棒性也在不断提高，能够更好地处理复杂的自然场景文字。

5.4 运行目标分类测试

        ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络（CNN），在2015年由微软研究院的Kaiming He等人提出，并在ImageNet竞赛中大放异彩。ResNet通过引入残差学习（residual learning）的概念来解决深层网络中的梯度消失/梯度爆炸问题，使得网络能够加深至数百甚至上千层。

        ResNet50是使用的网络版本。ResNet50具有50层深的网络结构，它在保持可训练性的同时能够捕捉到丰富的特征，这使得它在图像分类任务中表现出色。当一张小狗的图片出现在窗口中时，ResNet50模型会对图片进行分析，提取特征，并通过网络层传递和转换这些特征，最终在输出层给出对应的类别预测。

        通常，深度学习模型如ResNet50会输出一个概率分布，显示每个类别的置信度。在最后的softmax层，这些置信度被转换成概率分布，从而每个类别都会分配一个概率值。模型通常会提供几个最有可能的类别作为输出，这是根据置信度从高到低排序的。在本例中，模型预测最有可能的类别是“Standard Poodle”，如果这确实是图片中小狗的品种，那就说明模型的预测是准确的。

图5.5 运行目标分类效果

        这种类型的深度学习模型是图像识别和其他视觉任务的基础，被广泛应用于各种场景，包括医疗图像分析、自动驾驶车辆的视觉系统、安全监控等。

5.5 运行图像曝光增强测试

        HDR（High Dynamic Range）效果增强是一种常用于改善照片质量的技术，特别是在处理光线条件不理想的照片时，如曝光不足或过度曝光的照片。HDR技术通过扩大照片的动态范围，即图像中最亮和最暗部分的差异，使得照片能够更好地反映现实世界的视觉效果。

        通过调整图像的亮度和对比度来模拟更合适的曝光效果，使得图像中的细节在亮部和暗部都能得到更好的展现，增加图像的动态范围，使得图像中最亮和最暗的区域之间的细节能够更加清晰可见，通过调整饱和度和色调，进一步提升图像的视觉效果，使得颜色看起来更加丰富和自然。

图5.6 运行图像曝光效果

        在现代的图像处理领域，这些模型可以学习大量图像数据中的模式，自动识别图片中需要改善的区域，并对其进行优化处理。对于曝光不足的图片，这意味着模型能够识别出图像中过暗的部分，并适当地增亮这些区域，同时保留图像的细节和质感，从而达到增强HDR效果的目的。

5.6 运行卡通图像生成测试

        CartoonGAN（Cartoon Generative Adversarial Networks）是一种特别设计来将常规照片转换成卡通风格图像的生成对抗网络（GAN）。它利用了GAN的框架，其中包括两个主要组成部分：一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。生成器负责产生看起来像卡通的图像，而判别器则尝试区分生成的图像与真实的卡通图像之间的区别。通过这种对抗过程，CartoonGAN能够学习如何将输入的常规图片转换成具有特定卡通风格的图像。

        输入是一张常规的风景照片或任何其他类型的图片，生成器接收这张图片并处理它，试图将其转换为卡通风格。这个过程包括改变颜色、线条和纹理等，以符合特定的卡通风格，生成器产生的新图像被送到判别器。判别器评估这张图像，判断它是否足够接近于训练集中的卡通图像，基于判别器的反馈，生成器不断调整其参数，以更好地模仿卡通风格。这个过程通过多次迭代进行，直到生成的图像满意为止。

        CartoonGAN对输入的风景照片进行了处理，并生成了一张具有卡通画风格的风景图。这张卡通化的风景图不仅保持了原始风景的基本形状和构成，而且还采用了卡通风格的颜色、线条和纹理，使之看起来像是手绘卡通或动画中的场景。

图5.7 原始图像

图5.8 运行卡通图像生成效果

        使用CartoonGAN的优点之一是能够自动化地将任何图片转换成卡通风格，无需人为地进行复杂的图像编辑或绘图。这使得它在创意媒体、游戏设计、动画制作等领域有着广泛的应用潜力。

5.7 运行蛋白质分类评估测试

        在生物学和医学研究中，对蛋白质图像进行自动化分类评估是一个重要的任务，它可以帮助研究人员快速识别和分析细胞内的蛋白质分布和功能。使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以有效地处理和分析这些复杂的显微镜图像。

        模型对一张蛋白质荧光显微图片进行了自动化分类评估。这种类型的图像通常是通过荧光标记特定的蛋白质，然后在显微镜下观察其分布情况。

        模型首先对输入的荧光显微图片进行预处理，包括调整大小、标准化和增强对比度等，以确保图像适合于后续的分析，使用CNN的卷积层，模型从图像中提取有用的特征，如蛋白质的形状、大小和分布模式，提取的特征被送入网络的后续层，这些层负责将特征映射到具体的蛋白质类别。在这个过程中，模型会计算每个类别的置信度，模型输出最有可能的蛋白质类别及其置信度。在您的例子中，模型预测最有可能的类别是“Mitochondria”，置信度为64.23%。

图5.9 运行蛋白质分类评估效果

        这种自动化分类评估对于快速筛选和分析大量蛋白质图像非常有用，特别是在进行高通量实验或需要大量数据分析的研究中。通过自动化的图像分析，研究人员可以节省时间，更专注于数据的解释和科学发现。此外，这种技术还可以用于疾病诊断，例如通过分析细胞内特定蛋白质的异常分布来辅助癌症等疾病的诊断。

5.8 运行细胞图像分割测试

        图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，特别是在生物医学图像分析领域。细胞核分割是指从生物医学图像中识别和分离出细胞核的过程，这对于细胞计数、细胞分类、疾病诊断等多种应用至关重要。

        首先对输入的生物医学图像进行预处理，这可能包括去噪、增强对比度、调整亮度和对比度等，以提高图像质量，便于后续的分割任务，使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），从预处理后的图像中提取有用的特征。这些特征可能包括细胞核的形状、纹理、颜色和边缘信息等，模型利用提取的特征来识别图像中的细胞核。这通常涉及到将图像分割成多个区域，每个区域对应一个细胞核。分割可以通过不同的技术实现，如阈值分割、边缘检测、区域生长或基于深度学习的分割方法，如U-Net，分割后，可能需要进行一些后处理步骤，如去除小的噪声区域、填充细胞核内部的空洞、平滑边界等，以提高分割结果的准确性和视觉效果，最终，模型输出一张分割后的图像，其中细胞核被清晰地标记出来。

图5.10 细胞图像分割原始图像

图5.11 运行细胞图像分割效果

        细胞核分割的自动化对于提高生物医学研究的效率和准确性非常重要。它可以帮助研究人员快速准确地分析大量细胞图像，从而在细胞生物学、病理学和药物研发等领域发挥重要作用。

六、测评总结：

        OrangePi AIpro套装是一款针对人工智能和机器学习爱好者、开发者及教育者设计的硬件工具包，核心处理器性能十分出色与完善，能够顺畅运行各种AI和机器学习算法，附带的神经网络加速器的计算能力评估。操作系统和软件库的支持，比如很容易安装TensorFlow, PyTorch等常用机器学习框架，外部设备的支持，例如摄像头、传感器等，文档和社区论坛支持的情况很开源也很到位，有足够的教程和案例辅助开发者使用，有足够的GPIO引脚和其他接口来添加额外的硬件模块，能够根据用户需求进行硬件和软件的修改和升级，与同类产品相比的性价比很高，在长时间运行复杂任务时的热管理和稳定性都很好，希望OrangePi AIpro运用到千家万户。