洗子の小窝 但行己路 无问山海
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4小时前在线

洗子の小窝
但行己路 无问山海
歌曲封面 未知作品
  • 歌曲封面Can’t Get It RightBowAsWell
  • 歌曲封面RockstarHYBS
  • 歌曲封面Ontario GothicFoxes in Fiction
  • 歌曲封面When She's GoneJosh Fudge
  • 歌曲封面All The Way HomeWIM
  • 歌曲封面Love Is Just a MemoryMichael Seyer
  • 歌曲封面The Best ThingElectric Youth
  • 歌曲封面Gentle Showerパイパー
  • 歌曲封面Here With Med4vd
  • 歌曲封面CarolineAHV
  • 歌曲封面i walk this earth all by myself - Reeperbahn Festival CollideREEPERBAHN FESTIVAL COLLIDE
  • 歌曲封面Bloody Mary GirlShe Her Her Hers
  • 歌曲封面ArrowsShe Her Her Hers
  • 歌曲封面Episode 33She Her Her Hers
  • 歌曲封面BikeADOY
  • 歌曲封面Was It Something I SaidMyKey
  • 歌曲封面霓虹甜心马赛克
  • 歌曲封面7 in the MorningJosh Fudge
  • 歌曲封面Dinner AloneJosh Fudge
  • 歌曲封面一如往常逃走鮑伯
Title

ROC-RK3588S-PC 开发踩坑记录

洗子

·

📝学习录

·

Article

一、系统烧录

驱动安装

  • 为了所有设备都使用更新的驱动,请先选择驱动卸载,然后再选择驱动安装。

硬件进入Loader模式

  • 连接设备并通过 RECOVERY 按键进入Loader升级模式步骤如下:
  • 先断开电源适配器连接
  • 使用 Type-C 数据线一端连接主机,一端连接开发板
  • 按住设备上的 RECOVERY (恢复)键并保持
  • 接上电源
  • 大约两秒钟后,松开 RECOVERY 键
  • 通过RKDevTool工具可以看到下方提示Found One LOADER Device

烧录系统

烧写统一固件 update.img 的步骤如下:

  • 将RKDevTool工具切换至Upgrade Firmware页。
  • 按Firmware按钮,打开要升级的固件文件。升级工具会显示详细的固件信息。
  • 按Upgrade按钮开始升级。

看到进入系统了就说明烧录成功啦!

二、部署深度学习模型

部署深度学习模型需要使用 PC 端的 Ubuntu 系统,先转码生成量化模型之后再烧录到板子上,最后在板子上安装好需要的库,运行量化模型。

安装需要的软件

  • 需要安装 交叉编译器、Vscode 以及 Python 3.8

安装交叉编译器

  • 下载链接🔗:交叉编译器
  • 进入下载目录打开终端运行下面的命令
♾️ shell 代码:
chmod +x ./rk3588-toolchain-arm-buildroot-linux-gnueabihf-x86_64-20240506-v1.0.run
sudo ./rk3588-toolchain-arm-buildroot-linux-gnueabihf-x86_64-20240506-v1.0.run

安装Vscode

  • 下载链接🔗:Vscode
  • 运行下面的命令进行安装。
♾️ shell 代码:
sudo dpkg -i code_1.96.2-1734606918_arm64.deb
  • 如果缺少库没有安装成功,运行下面的命令
♾️ shell 代码:
sudo apt-get install -f
  • 安装 Cmake
♾️ shell 代码:
sudo apt update  
sudo apt install cmake

安装 Anaconda 与 Python 3.8

  • 安装教程🔗:Anaconda
  • 创建虚拟环境
♾️ shell 代码:
conda create --name image python=3.8
  • 进入虚拟环境的如下:
♾️ shell 代码:
conda activate image
  • 退出虚拟环境的如下:
♾️ shell 代码:
conda deactivate

调用 bulid 接口构建 RKNN 模型

  • 下载链接🔗:demo

我在学习过程中,是老师给了一个 demo,目前只了解项目开发的流程,bulid 接口怎么写还在学习中。

  • 在 PC 端,打开 Vscode ,加载 cpp 目录,按快捷键 <C-`> 调用出终端。先进入虚拟环境,并运行 bulid.sh
♾️ shell 代码:
conda activate image
bash bulid.sh

出现下图就说明运行成功啦!

使用 ADB 将生成的文件传输到板子上

  • 安装 ADB
♾️ shell 代码:
sudo apt-get install android-tools-adb
  • 加入设备标识
♾️ shell 代码:
sudo vi /etc/udev/rules.d/51-android.rules
SUBSYSTEM=="usb", ATTR{idVendor}=="2207", MODE="0666"
  • 重新插拔 USB 线,或运行以下命令,让 udev 规则生效:
♾️ shell 代码:
sudo udevadm control --reload-rules
sudo udevadm trigger
  • 重新启动 ADB 服务器
♾️ shell 代码:
sudo adb kill-server
adb start-server
  • 检查是否连接成功
♾️ shell 代码:
adb devices
  • 将文件从 PC 传输到板子上
♾️ shell 代码:
adb push install/rk3588_linux_aarch64/* /userdata/aidemo/

在板子上安装所需要的库

  • 连接板子,打开系统
♾️ shell 代码:
sudo apt update  
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv
  • 尝试运行 rknn_yolov8_cam,后出现这样的错误
♾️ shell 代码:
./rknn_yolov8_cam
./rknn_yolov8_cam: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.4.5: cannot open shared object file: No such file or directory
  • 解决办法:配置软连接
♾️ shell 代码:
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_core.so.4.5d /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_core.so.4.5
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_flann.so.4.5d /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_flann.so.4.5  
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_videoio.so.4.5d /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_videoio.so.4.5  
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_video.so.4.5d /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_video.so.4.5  
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.4.5d /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.4.5  
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_imgcodecs.so.4.5d /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_imgcodecs.so.4.5  
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_imgproc.so.4.5d /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libopencv_imgproc.so.4.5
  • 更新软连接
♾️ shell 代码:
sudo ldconfig
  • 重新运行 rknn_yolov8_cam
♾️ shell 代码:
./rknn_yolov8_cam

最终的结果为:

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    博主好厉害
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    技术大佬,佩服!
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      菜菜的哈哈,刚刚接触还在学习中😆
      感谢您的鼓励!
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