RK3399Pro/AR9201对比本文采用知识共享署名4.0国际许可协议进行许可，转载时请注明原文链接，图片在使用时请保留全部内容，可适当缩放并在引用处附上图片所在的文章链接。

一、硬件环境1)Rk3399pro（ARM主板）2)USB装网口3)PC电脑4)交换机（调试使用，实际可不用）5)网线若干二、软件环境6)PC端win10系统7)ARM板ubuntu18.04三、PC地址配置

前言最近需要把人脸识别代码放到RK3399Pro的嵌入式板子上，所以编写好的c++代码要放到板子上编译，或者在ubuntu系统上使用交叉编译工具，编译好可执行文件在放到板子里运行。

目录如何实现一个客户端C++创建功能包编写程序配置CMakeLists.txt编译并运行python创建并编写脚本运行平台：华硕ThinkerEdgeR瑞芯微RK3399Pro固件版本：Tinker_Edge_R-Debian-Stretch-V1.0.4

例程view_framestf_echorviz平台：华硕ThinkerEdgeR瑞芯微RK3399Pro固件版本：Tinker_Edge_R-Debian-Stretch-V1.0.4-20200615

注明这篇文主要适用于rk3399pro中使用，其他开发板以后有机会在补充问题：在使用usb网络摄像头的时候会报错，错误类型为：corruptJPEGdata:XextraneousbytesbeforemakerX

RK3399Prosudoapt-getupgrade相关问题sudoapt-getupgrade出现notupgraded解决办法(0upgraded,0newlyinstalled,0toremoveand23notupgraded)sudoapt-getupgrade出现dpkg:errorprocessingpackagersyslog(–configure)解决办法sudoapt-get

Requirements首先需要NeardiRK3399Pro开发板，出厂的系统是Ubuntu18.04，版本信息如下：其次，确保系统有10G以上的空间，如下：最后，安装必要的工具，如下命令：sudoaptupdatesudoaptinstallbuild-essentialgitDownloadRKNNSDK创建一个目录，把下载的RKNN都放入此目录，比如mkdirrk.DownloadRKNN

前言最近需要把人脸识别代码放到RK3399Pro的嵌入式板子上，所以编写好的c++代码要放到板子上编译，或者在ubuntu系统上使用交叉编译工具，编译好可执行文件在放到板子里运行。

一、工具及平台开发环境：ubuntu14.04代码管理：repo平台：fireflyRK3399pro二、下载源码Firefly_Linux_SDK源码包提取码：ffly三、编译环境sudoapt-getinstallrepogit-coregitkgit-guigcc-arm-linux-gnueabihfu-boot-toolsdevice-tree-compiler\gcc-aarch64-

1、firefly开发板DRV更新命令：sudoaptupdatesudoaptinstallfirefly-3399pronpu-driver目前最新是1.4.0的，但是rockchip那边1.6的都已经放出来了；2、记录一个错误在执行sudoaptupdate时报错如下：W:Failedtofetchhttp://ppa.launchpad.net/ubuntu-toolchain-r/tes

今天在rk3399pro开发板上编译rockchip的rga库，出现了如下错误：librga.so:undefinedreferencetopthread_mutexattr_destroy'librga.so

一：概述市场上的触摸屏大都是由LCD与TP组成，LCD用于显示，TP用于反馈触摸点信息。目前选用的LCD屏为LVDS接口而RK3399系列没有原生LVDS接口，所以这里我们就需要用到信号转换芯片，将MIPI信号转为LVDS信号。二：LCD设备树配置LCD屏的引脚主要分为背光引脚，差分信号引脚和复位，电源使能引脚。1、转换IC电源：GPIO1_B5复位：GPIO4_D6设备树配置：enable-gp

1下载rknn中指定的yolov5版本，我查到的版本是c5360f6e7009eb4d05f14d1cc9dae0963e949213，但是这个版本没有转换成功，用dd7f0b7e05e7658e9cd4fc8f02de5b7df060785d这个版本转换成功了。下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/dd7f0b7e05e7658e9cd4

tf监听器代码（C++）配置编译规则编译并运行python编写程序turtle_tf_broadcaster.pyturtle_tf_listener.py运行平台：华硕ThinkerEdgeR瑞芯微RK3399Pro

百度云盘拉取rknn-toolkit-1.4.0.7z包并且解压2.安装python3.73.virtualenv管理python版本四、更新API五、编译OpenCV前言本人使用的为firefly官方的RK3399PRO

前言本文介绍yolov5s在瑞芯微rk3399pro上部署推理的过程，并对整个流程以及踩坑记录。

rknn3399pro2小时入门指南（一）基础概念和基本开发流程rknn3399pro2小时入门指南（二）RKNN刷机攻略详解rknn3399pro2小时入门指南（三）在PC上搭建RKNN模拟环境、模型转换代码、RK3399pro

之前在3399pro开发板上编译了opencv4.5.1的源码，将编译后的文件导出，在新的开发板上进行移植安装，本文记录了移植安装过程中出现的问题及解决方法。(2021.05.18更新)1、环境配置在移植安装之前配置新板子的开发环境，参考博客https://blog.csdn.net/sinat_37322535/article/details/113972933?spm=1001.2014.30

一、简介Rock-XSDK是基于RK3399Pro/RK180X等平台的一套AI组件库。开发者通过Rock-XSDK提供的API接口能够快速构建AI应用。

通过VScodessh远程调试由于屏幕不支持RK3399，而且文件操作都不太方便，用vscode的ssh，可以方便管理文件和调试。首先在debian10先用宽带联网，再设置wifi连接：#安装网络管理工具,及图形工具sudoaptinstallnetwork-managernetwork-manager-gnome#启动网络管理工具sudosystemctlstartnetwork-manager

大致流程：数据获取–>模型搭建–>CPU训练模型–>模型转换–>嵌入式部署–>完成落地硬件需求：瑞芯微嵌入式开发板rk3399pro（搭载双核Cortex-A72及四核Cortex-A53组合架构处理器

基本思想：记录一下yolov7训练人头检测和部署oak的vpu相机上和rk3399pro开发板上，完成需求一、准备数据集，来自官方数据集，存在问题，已经修正链接:https://pan.baidu.com

基本思想：帮助好友部署一个人脸检测模型，也是自己业务需求，部分代码来自好友陈同学，自己改了改c++的代码可以部署rk3399pro上了，其它资料见附录吧，官方的代码并未将landmark的点打印出来，rknn

编译环境：ubuntu18.0.4的PC机一、安装编译依赖库sudoapt-getinstallrepogit-coregitkgit-guigcc-arm-linux-gnueabihfu-boot-toolsdevice-tree-compiler\gcc-aarch64-linux-gnumtoolspartedlibudev-devlibusb-1.0-0-devpython-linaro

TinkerEdgeR是华硕基于国产芯片RK3399Pro推出的一款口袋开发板，接口丰富。国产芯片的加持，也避免被卡脖子的风险。

我们基于当前的前沿的检测算法完成了安全帽的识别，目前算法已经移植到瑞芯微（RK3399PRO）平台算法效果算法可以有效区分带头盔和不带头盔的人。

总体方案目标检测目标检测方案目标检测模型训练目标检测结果语义分割语义分割方案语义分割模型训练与结果语义分割训练中解决的问题问题解决效果读数后处理四、边缘部署总体方案总体工作内容模型优化Paddle-Lite安装推理程序整体结构推理程序开发总结前言新基建本文主要讲述，基于RK3399pro

模型时工具的使用流程模型运行在RK3399ProLinux开发板上PyTorch模型加载接口前言目前RKNN-Toolkit可以运行在PC（Linux/Windows/MacOSx64）上，也可以运行在RK3399Pro

利用它完成目标检测和TCP通信一、刷机参考官网或者参考下篇博客系统用的：ROC-RK3588S-PC_Ubuntu20.04-Gnome-r21199_v1.0.1b_220812.7z刷机参考这篇博客39、rk3399pro

训练导出及转换https://blog.csdn.net/phker/article/details/121084160https://github.com/airockchip/yolov54c代码在rk3399pro

模型转换--->RKNN6.RK3399Pro中模型推理7.模型预编译Reference:0.前言：本文介绍了YOLOv5s算法在国产瑞芯微电子RK3399ProD上的部署推理.介绍整个的流程，并基于RK3399Pro

Live555RTSP服务端H264推流笔记（平台RK3399Pro）引言前期准备编译MPP编译live555部分demo源码记录MPP解码MPP编码live555利用管道实现h264实时视频RTSP推流

1引言本文以瑞芯微RK3399pro为例介绍buildroot基本知识及如何添加自己写的Qtapp，记录一下学习的知识。

1.参考：yolov5和rknn模型的问题_走错路的程序员的博客-CSDN博客_rknnYOLOv5s部署在瑞芯微电子RK3399Pro中使用NPU进行加速推理_Deepsdu的博客-CSDN博客_npu

RK3399Pro的NPU算力：3.0TOPS（TOPS：每秒万亿次操作）！10FPS；由于只是用于监控然后警报，虽然没有达到人眼所需的30FPS，但是完全够用！

（BlogID=111）环境说明  无前言  从2019年开始，我们公司的智能分析平台核心架构就开始逐渐的转向了RK3399PRO，这是我们公司的第三代智能分析平台，前面两代分别是TK1和TX2，但是因为众所周知的原因

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一、简介Rock-XSDK是基于RK3399Pro/RK180X等平台的一套AI组件库。开发者通过Rock-XSDK提供的API接口能够快速构建AI应用。

RK3399pro使用TNN日记2（Linux系统）一、TNN的demo调试1.下载链接2.编译TNN3.从摄像头获取数据图像并检测二.torch模型转tnn暂时目前流程跑通，需要进行另外模型训练工作，

RK3399pro使用rknn问题记录问题1：RK3399pro使用python3读取USB摄像头数据问题问题2：SSD模型输出之后，后处理时间太长问题3：优化C++——OpenMP使用问题1：RK3399pro

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本人使用的平台是RK3399pro，所以

1.源码安装opencv本项目在RK3399Pro上安装opencv-3.4.11.1首先更新源并安装相关依赖1）更新源sudoapt-getupdate2）安装cmakesudoapt-getinstallcmake3

本节将详细介绍在RK3399的Ubuntu16.04系统中安装caffe  本人使用的是普通的RK3399开发板，安装的是Ubuntu16.04系统，如果使用的是RK3399PRO且安装Ubuntu18.04

一、概述大家好，很高兴能跟大家一起分享深度学习的课程，本课程基于RK3399ProD的人工智能开发板，简单介绍深度学习领域的相关内容，在后面的课程会加入实际项目的内容，以常见的实际项目为例，更能让初学者或企业直接入手，同时缩短产品的研发周期。分享这个课程内容，也是能够让我们对AI领域的研究更接地气，不过因为也是第一次写这样的课程，如果有缺陷，也请各位大佬们不吝支持一下，谢谢！开发板采用了高性能的A

运行环境:X86,Linux16.04,python3.6下载rknn_toolkit:https://eyun.baidu.com/s/3nwnPxsX#sharelink/path=%2F运行下列commands:sudoapt-getinstallpython3.6sudoapt-getinstallpython3-pipcdpackage/pip3installtensorflow(>1.

ROS(RobotOperatingSystem)是一个适用于机器人软件开发的元操作系统。它提供了操作系统应有的服务，包括硬件抽象、底层设备控制、常用函数实现、进程间消息传递以及包管理。它是一系列工具、库和准则，旨在简化在各种机器人平台上创建复杂而强大的机器人行为的任务。ToybrickRK3399Pro使用的固件是ubuntu18.04，百度云盘:https://pan.baidu.com/s/

#DIYoperatorsrknnplugin环境：RK3399pro+fedora[](./LICENSE)1.下载Tengine[TengineinGitHub]([email protected]:8022/internal/tengine.git)gitclonegit@1