AI赋能RK3588核心板在智慧消防智能监管系统的解决方案

    随着科技的飞速发展，机器视觉技术在消防领域的应用日益广泛。而RK3588核心板作为高性能、低功耗的处理器，正成为机器视觉消防产品的得力助手。

 

    这款核心板集成了多种强大功能，内置NPU, 支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算，运算能力高达6Tops。支持深度学习框架，基于TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型可以轻松转换， 通过算法分析，精准识别火源位置，为消防人员提供实时、准确的火情信息。

 

 

 

 

 

 

    RK3588核心板凭借出色的图像处理能力，帮助消防人员迅速找到火源，为灭火赢得宝贵时间。

 

  此外，RK3588核心板还支持多种接口和扩展功能，可以与其他消防设备无缝对接，实现智能化、自动化的消防管理。

 

 

 

 

        RK3588核心板：320PIN全部引出，满足各个行业扩展需求。

 

 

 

CPU：ROCKCHIP RK3588 八核A76+A55

主频：八核处理器，A76四核+A55四核，主频 2.0GHz

内存：8G/16G可选（最高可支持32GB)

存储器：32G/64G可选

电源管理芯片：使用 RK806-1，支持动态调频等

GPU：集成Mali G610 3D 四核GPU，支持OpenGLES 1.1、2.0、3.2，OpenCL 2.2、Vulkan1.2至少支持2路4K UI，流畅运行复杂的图形处理及游戏。

NPU：支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算，运算能力高达6TOPS，                                        支持基于TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列的                                        框架的网络模型。

 

多媒体视频解码:8K@60fps H.265/H.264/VP9/AV1视频解码

8K@30fps H.264 AVC/MVC

4K@60fps AV1

1080P@60fps MPEG-2/-1/VC-1/VP8

视频编码: 8K@30fps H.265/H.264

    可实现32路1080P@30fps编码和16路1080@30fps编码

ISP，4800万像素ISP（图像信号处理器）

 

 

迅为提供npu使用手册，使开发更快速：

第 1 章 你好！NPU

1.1 NPU 的诞生！

1.2 1.2 初识 RKNPU

第 2 章 准备 RKNPU 开发环境2.1 开发环境 

2.1 软件架构 

2.2 SDK 说明 

第 3 章 让 NPU 跑起来 

3.1 在 Linux 系统中使用 NPU 

3.1.1 设置交叉编译器 

3.1.2 修改编译工具路径 

3.1.3 更新 RKNN 模型 

3.1.4 编译 demo 

3.1.5 开发板运行 demo 

3.2 在 Android 系统中使用 NPU 

3.2.1 下载编译所需工具 

3.2.2 修改编译工具路径 

3.2.3 更新 RKNN 模型 

3.2.4 编译 demo 

3.2.5 开发板运行 demo 

第 4 章 体验 RKNN_DEMO  

4.1 rknn_ssd_demo 体验

4.2 rkn_api_demo 体验 

4.3 rknn_multiple_input_demo 体验

第 5 章 模型转换 

5.1 RKNN-Toolkit2 介绍 

5.2 RKNN-Toolkit2 环境搭建 

5.2.1 安装 Miniconda 

5.2.2 创建 RKNN 虚拟环境 

5.2.3 安装 pycharm 

5.2.4 配置 pycharm 

5.3 RKNN-Toolkit2 工具的使用 

5.3.1 模型运行在模拟器 

5.3.2 模型运行在 RK3588 开发板

第 6 章 其他模型转换 

6.1 使用 tensorflow 框架 

6.2 使用 caffe 框架 

6.3 使用 tflite 框架 

6.4 使用 onnx 框架 

6.5 使用 darknet 框架

6.6 使用 pytorch 框架第 7 章 使用 RKNN-Toolkit-lite27.1 主要功能说明

7.2 环境搭建步骤 

7.2.1 安装 Miniconda  

7.2.2 创建 RKNN 虚拟环境 

7.2.3 安装 RKNN-ToolkitLite 2 软件包7.2.4 安装 opencv

7.3 运行测试程序