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启航RK3588边缘计算之旅：飞凌嵌入式OK3588开发板（一）
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启航RK3588边缘计算之旅：飞凌嵌入式OK3588开发板
引言： 随着人工智能技术的飞速发展，人们对于能够提供高性能和灵活性的智能设备有着极大的需求。作为人工智能领域的先锋企业，保定飞凌公司在设计和生产高性能处理器方面取得了卓越的成就。而他们最新推出的OK3588开发板，更是为开发者们提供了一个优秀的工具，以实现各种人工智能开发实例。本文将重点介绍保定飞凌公司以及OK3588开发板的特点和优势，并展望将使用该开发板进行的一系列人工智能开发实例。
一、飞凌嵌入式公司简介
飞凌嵌入式技术有限公司（Forlinx Embedded Technology Co., Ltd）是一家专注于嵌入式核心控制系统研发与制造的高新技术企业，创建于2006年。公司总部位于河北省保定市，并在北京和深圳分别设立了研发中心和华南技术服务中心。多年来，他们始终坚持技术创新和产品质量，以满足不断增长的市场需求。公司拥有一支强大的研发团队，不断推动嵌入式和人工智能的发展。
二、OK3588开发板概述 OK3588开发板是保定飞凌公司推出的一款旗舰级产品，采用了瑞芯微自家设计的RK3588芯片。该芯片采用先进的制程工艺和架构，拥有卓越的性能和低功耗特性。OK3588开发板在硬件配置上也非常强大，内置大容量内存和存储设备，支持多种接口和扩展功能，为开发者提供了广阔的开发空间。同时，该开发板还搭载了丰富的软件工具和驱动程序，方便开发者进行开发和调试。RK3588芯片内置瑞芯微自研三核NPU，可协同或独立工作，从而灵活分配算力，避免冗余，综合算力可达6TOPS；引入INT4/INT8/INT16/FP16混合运算，MAC利用率提升28%以上同时升级2.0 RKNN TOOLkit2套件，具备强大兼容性，满足绝大多数终端设备边缘计算需求。
三、开发实例介绍
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图像分类实例：
图像分类，这一计算机视觉领域中的精彩问题，致力于把图像按照类别进行有效分类。通过配备先进的OK3588开发板和以C++和Python语言编写的人工智能算法，我们致力于打造一个快速，精确的图像分类系统。这个系统能够在毫无困难的将待分类图片在短时间内准确分类，维度广阔的应用前景。 -
2/3D目标检测实例：
目标检测即在图像或者录像中探测和区位特定目标。借助OK3588开发板和相应的算法，我们的系统能够执行2D和3D的目标检测，并且为视觉系统实时应用提供了一致性支持。这个系统精准的区位和检测目标，具有显著的鲁棒性和稳定性。 -
光学字符识别（OCR）实例：
光学字符识别技术主要用于将打印或手写的文本转换为可编辑的文本形式。利用OK3588开发板，我们实现了高精度且高效率的OCR算法，广泛应用于各类文本与图像等领域。这个系统能够迅速而准确地把文本转换为电子版，从而提高文档处理和信息提取的效率。 -
人体姿态估计实例：
人体姿态估计是计算机视觉领域的重要任务，其主要目标是能够准确的预估人体在图像或视频中的姿态。有了OK3588开发板和相应的算法，我们成功地搭建了一个精准的人体姿态估计系统。这个系统能实时估计人体的姿态，具有广泛的应用将来性。 -
目标跟踪实例：
目标跟踪是为了追踪视频中的目标和位置。通过OK3588开发板和相关算法，我们实现了一个实时且稳定的目标跟踪系统，广泛应用于监测和智能交通等领域。这个系统能够在复杂背景中追踪目标，并且实时更新目标的位置信息，具有强大的适应性和可靠性。 -
物体分割实例：
物体分割即把图像中不同的物体分离出来，以提供精确的边界信息供后期分析和处理使用。利用OK3588开发板和物体分割算法，我们实现了高精度和高效率的物体分割系统。这个系统能对图像进行准确的物体分割，为物体识别、图像分析等任务提供可靠的输入。 -
车牌识别实例：
车牌识别技术广泛应用于交通管理、智能停车场等领域。利用OK3588开发板和车牌识别算法，我们成功实现了一个准确快速的车牌识别系统。这个系统具有较高的识别率和实时性，能够对汽车的车牌进行准确识别，从而大幅提高交通管理和停车场管理的效率。 -
实时语音识别实例：
由于OK3588开发板的高性能和低延迟特性，我们可以在嵌入式系统上部署训练好的语音识别模型，从而实现实时语音识别的应用。例如，智能音箱、语音助手和语音交互系统等领域，OK3588开发板都能提供高质量、即时响应的语音识别功能。
四、RKNN-Toolkit开发介绍 RKNN-Toolkit是瑞芯微公司提供的一套AI开发工具，旨在简化人工智能算法在OK3588开发板上的部署过程。通过RKNN-Toolkit，开发者可以将训练好的模型快速转化为可在OK3588开发板上运行的文件，极大地提高了开发效率和部署速度。
本人从事人工智能CV方向算法工作
kaggle主页：https://www.kaggle.com/shajiayu
github: https://github.com/shajiayu1
google scholar: https://scholar.google.com/citations?user=Fdhx884AAAAJ&hl=zh-CN
