低成本AI邊緣計算盒子DIY：基于迅為RK3568和開源模型，輕松玩轉智能識別

各位工程師朋友們，不知道大家有沒有發現，現在AI項目的門檻正在飛速降低？曾經需要昂貴計算卡的AI應用，現在用一塊幾百塊錢的開發板就能跑起來！

今天，我就手把手帶大家DIY一個超高性價比的AI邊緣計算盒子，核心就是迅為的RK3568開發板。我們將利用其強大的NPU和CPU，部署YOLO等輕量級模型，實現實時的物體識別和人臉識別。所有代碼、模型和工具，都已在迅為的資料包中為你備好！

一、為什么選擇RK3568做AI邊緣盒子？

1.性價比高：一顆1Tops算力的NPU，應對輕量級AI模型綽綽有余，價格卻非常親民。
2.完整的生態支持：迅為提供的資料包，直接包含了RKNN-Toolkit2、Android/LinuxSDK、編譯工具鏈，省去了我們最頭疼的環境搭建時間。
3.豐富的接口：雙網口、多USB、GPIO等，可以輕松連接攝像頭、傳感器，滿足各種物聯網場景。
4.低功耗：非常適合7x24小時運行的邊緣場景。

核心裝備清單：

·迅為iTOP-RK3568開發板/核心板
·攝像頭模塊（USB或MIPI接口均可）
·最重要的：迅為一站式AI開發資料包

二、實戰開始
項目一：實時物體識別（yolov8目標檢測）

我們的目標是：連接攝像頭，實時識別并框出畫面中的物體。

步驟簡述：

環境準備：按照迅為的《NPU測試手冊》，在板子上配置好rknn-toolkit-lite2環境搭建和使用等。

編譯好的yolov8例程已經放在了“iTOP-3568開發板\02_【iTOP-RK3568開發板】開發資

料\15_NPU例程測試配套資料\08_rknn_model_zoo測試\16_ yolov8”目錄下，如下圖所示：

將該文件拷貝到開發板上，并解壓，解壓完成如下圖所示：

然后進入該文件夾，使用以下命令運行可執行文件，實現圖片的位置和種類識別，如下圖

所示：

export LD_LIBRARY_PATH=./lib

./rknn_yolov8_demo model/yolov8.rknn model/bus.jpg

最后會在當前目錄下生成推理完成的圖片，如下圖所示：

可以看到不同的人以及公交車就被識別了出來，證明模型推理成功。

三、進階玩法：打造你的專屬AI應用

有了上面的基礎，你就可以大展拳腳了：

·安全監控：部署在門口，識別到人時自動拍照并發送通知。
·智能垃圾分類：訓練一個識別不同垃圾的模型，讓你的垃圾桶擁有“火眼金睛”。
·工業質檢：對產品進行缺陷檢測。

通過這個DIY項目，我們可以深刻感受到：

·RK3568NPU讓低成本、高性能的AI邊緣計算成為現實。
·迅為的一站式資料包是成功的關鍵，它提供了從模型、工具到代碼的完整閉環，讓我們避免了“從零造輪子”的痛苦，能把精力完全集中在創意和應用本身。

別再讓你的RK3568吃灰了！趕緊翻出你的板子，打開迅為的資料包，跟隨上面的步驟，見證AI的魅力。

所有用到的代碼和模型，均可在迅為官方提供的RK3568開發資料中找到！

期待看到大家更多有趣的AI項目分享！