Raspberry Pi AI Kit

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Raspberry Pi AI Kit
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功能简介
特性 Raspberry Pi AI Kit
' 无特性,不解释
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接口

说明


产品介绍

Raspberry Pi AI Kit 树莓派AI Kit人工智能套件Hailo芯片 13Tops算力

特点

  • 包含神经处理单元 (NPU) 的 Hailo AI 模块, Hailo-8L 芯片构建的每秒 13 万亿次运算 (TOPS) 的神经网络推理加速器。
  • Raspberry Pi M.2 HAT+,用于将 AI 模块连接到 Raspberry Pi 5
  • 模块和 M.2 HAT+ 之间预装了导热垫
  • 安装硬件套件
  • 16mm 堆叠 GPIO 接头


硬件连接

注意排线方向,连接如图所示:
Raspberry-Pi-AI-Kit-details-7.jpg


使用说明

更新

#1:更新软件
sudo apt update && sudo apt full-upgrade
sudo rpi-eeprom-update

#配置CLI(24年或者以后的系统不需要执行)
sudo raspi-config
#在Advanced Options>下Bootloader Version,选择Latest。然后raspi-config使用Finish或Esc键退出。

#2:更新固件
sudo rpi-eeprom-update -a

识别设备

1:启用PCIE接口

连接硬件即可,最新系统系统会存在硬件检测,连接硬件会自动打开PCIE
如果没有打开则执行:在/boot/firmware/config.txt 中添加 dtparam=pciex1

2:启用PCIE Gen3, 则在/boot/firmware/config.txt 中添加:(必须启动Gne3模式)

dtparam=pciex1_gen=3

3:修改之后重启PI5,就可以识别到设备了, (可以先不重启等安装好库一起再重启)

PCIe TO M.2 HAT+ W 1.png

测试例程

rpicam-apps使用 Hailo AI 神经网络加速器运行相机演示

准备:

1:树莓派5和Raspberry Pi AI Kit套件
2:安装 64 位 Raspberry Pi OS Bookworm
3:安装Raspberry Pi 相机(测试使用 Raspberry_Pi_Camera _Module_3 连接CAM1接口)


1:安装使用 AI Kit 所需的依赖项

sudo apt install hailo-all

2:重启设备

sudo reboot

3:检查驱动是否正常

hailortcli fw-control identify
Raspberry Pi AI Kit 2.png
也可以执行dmesg | grep -i hailo 检查日志
Raspberry Pi AI Kit 3.png

4:检查摄像头

rpicam-hello -t 10s
请确保摄像头正常工作

5:隆存储库rpicam-apps

git clone --depth 1 https://github.com/raspberrypi/rpicam-apps.git ~/rpicam-apps

6:测试

物体检测
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov6_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
Yolov8模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov8_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
YoloX 模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolox_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
Yolov5 人物和面部模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov5_personface.json --lores-width 640 --lores-height 640

图像分割
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov5_segmentation.json --lores-width 640 --lores-height 640 --framerate 20
姿态估计
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov8_pose.json --lores-width 640 --lores-height 640

更多内容请访问GitHub, Hailo官网




技术支持


联系人:彭工
EMAIL:2851966006@qq.com
电话:0755-83040712
QQ:2851966006
微信:扫下方二维码添加
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说明:进行售后服务前,请准备好客户信息(定货单位、定货人等),以供验证