itop3568开发板在Linux系统中使用NPU

本文介绍如何在RK3568平台上利用RKNPU2工具快速搭建AI应用开发环境,并通过rknn_yolov5_demo示例程序进行目标检测,包括交叉编译、部署及运行流程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 下载rknpu2并拷贝虚拟机Ubuntu,如下图所示,RKNPU2提供了访问rk3568
芯片 NPU 的高级接口。

下载地址为“iTOP-3568 开发板\02_【iTOP-RK3568 开发板】开发资料\11_NPU
使用配套资料\01_rknpu2 工具” 对于 RK3568 来说,Linux 平台 RKNN SDK 库
文件为 librknnrt.so,如下图所示:


RK3568 平台 RKNN SDK 包含了 API 使用示例程序、NPU 运行库、服务程
序、文档。
服务程序称为 rknn_server,是在开发板上常驻的服务进程,用于连板推理。
在 RKNN SDK 中提供了 Linux 平台的 MobileNet 图像分类、SSD 目标检测、
YOLOv5 目标检测示例。这些 Demo 能够为客户基于 RKNN SDK 开发自己的
AI 应用提供参考。
在 rknpu2/examples 中还有很多其他例子,如下图所示:


下面以 rknpu2/examples 下的 rknn_yolov5_demo 在 RK3568 Linux 64 位平
台(buildroot 系统)上运行为例,来讲解如何快速上手运行。整体思路分为三步:
1 在虚拟机 Ubuntu18.04 上交叉编译 demo 程序 rknn_yolov5_demo(demo
已经默认是 rknn,无需进行模型转换)
2 部署到 iTOP-RK3568 开发板
3 在开发板上运行 demo

 

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