RDK X3 环形麦克风板录音与播放

最新推荐文章于 2025-04-04 16:39:57 发布
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文章标签： C++ RDK X3 录音能量检测
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RDK x3 NPU性能基准
bingdund的博客
10-30 156
因此，5TOPS的性能标称更多是一个理论上的上限，实际应用中可能会受到多种因素的影响而有所差异。然而，在实际应用中，由于各种因素（如内存带宽限制、数据传输延迟、指令调度效率等），它是基于芯片的最大工作频率以及每个周期内理论上可以执行的操作数量来计算得出的。此外，不同的神经网络架构和算子对硬件资源的需求不同，这也会影响实际性能的表现。这种标称性能通常被视为“纸面性能”，因为它是在理想条件下的最大可能值，如果需要了解特定算子或模型在RDK X3 NPU上的实际性能表现，这一数值通常指的是理论峰值性能，
【linux】地平线RDK X3派配置音频驱动板：Audio Driver HAT V2
郭老二
09-26 243
地平线RDK X3不带音频功能，需要配置音频驱动板卡或者USB转音频模块。参考网址：1）RDK X3系列音频板使用指南：微雪电子购买链接：微雪电子购买链接：注意：WM8960只兼容RDK X3 2.0版本。版本号查询方法如下，返回值8代表设备为2.0版本。
RDK X3 (旭日X3派) 使用TROS快速部署YOLOv5刷爆 30 fps ！
吴超的博客
03-22 6156
本文使用TROS.B的手册提供的方法部署YOLOv5s tag2.0的模型，在1080p分辨率输入，672*672输入，3类别达到30fps。得益于ROS2话题通讯的特性，推理部分是官方使用C++写的，而我们只需要简单的替换模型文件，写一个简单的Python订阅者节点，即可快速的将TROS的推理结果嵌入到自己的代码中。
地平线RDKX3初始配置与USB无线网卡
Richard_Mei的博客
04-19 3102
地平线X3无线网卡配置
RDK X3 + Docker + ROS2 + Gazebo
Richard_Mei的博客
04-19 728
RDK X3 Docker ROS2 Gazebo配置
智能车创意组地平线赛道--rdkx3常用命令
2301_76181257的博客
08-02 1035
此文章记录我在整个备赛期间所使用的常用命令，一部分是nodehub上面直接部署下来的一些命令，也有一些是在查阅rdkx3手册时记录下来的命令。
如何备份RDK X3（旭日X3派）的 SD卡镜像
吴超的博客
03-23 854
该方法可以在Ubuntu的开发机上生成一个img镜像，后续可以直接使用rufus软件烧录备份好的镜像。
旭日 X3 派与微雪 Audio Driver HAT 音频扩展板
weixin_43978579的博客
07-26 1052
Audio Driver HAT REV2 是由微雪电子生产的一款音频转接板，采用 ES7210+ES8156 双 Codec 方案，可实现环形 4 麦克风录音、双通道音频播放、音频信号回采等功能，是旭日 X3 派官方认可的一个音频解决方案。
基于RDK X3的“校史通“机器人：SLAM导航+智能交互，让校史馆活起来！
xuguosheng1992的博客
04-04 1818
视频标题：【校史馆の新晋顶流】RDK X3机器人：导览员看了直呼内卷视频文案：跑得贼稳团队用RDK X3整了个大活——给校史馆造了个"社牛"机器人！从硬件搭建到算法调试，完整开发过程大公开！基于RDK机器人开发者项目投稿可联系：yanxia.li@d-robotics.cc图文标题：基于RDK X3的"校史通"机器人：SLAM导航+智能交互，让校史馆活起来！图文内容：智慧校园：校史馆也疯狂在科技狂飙的今天，连校史馆都卷起来了！我们给校史馆配了个“社牛”机器人：这一创新让校史馆从静态展览变身智能互动空间，有望
RDK加持的导盲眼镜：视障人士的“眼睛外挂”
xuguosheng1992的博客
03-14 992
同时，使用pycharm为系统提供了软件支持，同时python3.11和python-opencv的开放码源和可拓展的特性大大提高了本系统的开发的可操作性，是该系统的开咋在软件方面具有可能性。模块支持多种卫星导航系统，包括中国的北斗二号和北斗三号全部卫星，美国的 GPS，俄罗斯的 GLONASS，日本的 QZSS，可以同时接收以上卫星导航系统的卫星信号，支持 A-GNSS 辅助定位，并且实现联合定位、导航与授时，模块具有高灵敏度、低功耗、低成本等优势，适用于车载导航、手持定位、可穿戴设备。
【ROS2】地平线RDK X3Pi系统由1.x升级到3.0.0
郭老二
09-11 447
地平线RDK X3 Pi升级到3.0.0，并安装ROS2
linux-headers-4.9.0-18-all-amd64-4.9.303-1-amd64.deb
06-12
Debian 10内核包
软件架构师的基本职责.doc
06-12
软件架构师的基本职责.doc
软件测试合同范本.doc
06-12
软件测试合同范本.doc
软件开发人员XX限制协议书标准范本.doc
06-12
软件开发人员XX限制协议书标准范本.doc
python飞机大战改版小游戏源码.rar
06-12
Python游戏源码
软件工程机票预订实验报告.docx
06-12
软件工程机票预订实验报告.docx
计算机学习资料 王道计算机四件套
最新发布
06-12
计算机学习资料 王道计算机四件套
RDK X3 YOLO11
05-06
### 关于 RDK X3 和 YOLO11 的技术文档与实现方案 尽管当前引用中并未提及具体的 RDK X3 和 YOLO11 技术细节，但从已有的参考资料可以推测一些可能的技术路径和资源方向。 #### 1. **RDK X3 平台概述** RDK (Robot Development Kit) 是由地瓜机器人团队推出的一系列开发平台，旨在为开发者提供高性能、易扩展的硬件支持以及丰富的算法库。虽然引用主要讨论的是 RDK X5[^1]，但 RDK X3 很可能是该系列产品的一个早期版本或简化版。通常情况下，这类开发板会配备 ARM 架构处理器、GPU 加速单元以及多种传感器接口，适合运行复杂的机器学习模型。 对于 RDK X3 的具体规格和技术文档，建议参考官方开发者网站上的 Model Zoo 部分[^1]，其中可能会有针对不同型号的具体说明和支持框架列表。 --- #### 2. **YOLO11 模型背景** YOLO（You Only Look Once）是一类实时目标检测算法家族中的成员之一。然而，“YOLO11”并不是标准命名法的一部分；更常见的变体包括 YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5 等。如果这里的“YOLO11”是指某个特定定制化版本或者实验分支，则需要进一步确认其实现方式及其适配环境。 一般而言，在嵌入式设备上部署 YOLO 类模型涉及以下几个阶段： - 训练自定义数据集并优化权重文件； - 将 PyTorch/TensorFlow 格式的模型导出为 ONNX 中间表示形式； - 使用工具链完成量化处理以便降低计算复杂度； - 转换成目标硬件所支持的目标格式（如 TensorRT 或 OpenVINO）。 这些流程已在多个公开教程中有详细介绍[^3]，可作为迁移至 RDK X3 上的基础指南。 --- #### 3. **从理论到实践：基于 RDK X3 的 YOLO 实施策略** 以下是结合现有知识构建适用于 RDK X3 的 YOLO 解决方案的大致思路： ##### 数据预处理与模型训练 利用第三方开源项目提供的脚本进行标注图像采集，并通过 Transfer Learning 方法微调预训练好的基础网络结构来适应新领域需求。此部分操作可在云端服务器执行以充分利用强大算力资源。 ##### 导出通用中间表达形式(ONNX) 借助 `torch.onnx.export()` 函数或其他类似 API 完成这一转换过程，同时准备好一组小型验证集合用于后续精度评估工作。 ```python import torch dummy_input = torch.randn(10, 3, 224, 224) model.eval() torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov11_model.onnx", verbose=True) ``` ##### 性能调整与移植兼容性改进 引入 INT8 Quantization Techniques 来减少内存占用量的同时维持较高预测准确性水平。此外还需注意某些特殊层节点能否被底层驱动程序有效解析渲染出来等问题。 最后一步就是把最终产物加载进 TROS(Tiny Robot Operating System)，从而实现在真实物理世界里的交互功能演示效果展示给用户看啦！ --- ###
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