AI算法开发流程由以下流程组成:算法的功能常常可以用一个短词概括，如人脸识别、司机行为检测、商场顾客行为分析等系统，但是却需要依靠多个子算法的有序运作才能达成。其原因在于子算法的神经网络结构各有不同，这些结构的差异化优化了各个子算法在其功能上的实现效果。以下我们列出组成例子：例子a: 人脸识别算法 = 人脸检测（检测模型）+ 矫正人脸姿态模型（关键点定位模型）+ 人脸比对模型（相似度比对模型）例子

波特率（Baud Rate）是指数据通信中，每秒传输的码元数，单位为波特（Baud），本质是衡量数据传输速率的核心指标，反映串口通信中信号变化的频率。简单来说，波特率决定了串口每秒能发送多少个“信号单元”，每个信号单元可携带1个或多个比特（bit）的数据，因此波特率与比特率密切相关，但二者并非完全等同（比特率=波特率×每个码元携带的比特数）。

OTG 切换 USB 模式的核心意义，在于打破传统 USB 主从角色固定的限制，让设备（如嵌入式开发板、移动终端）灵活适配不同互联场景。对 EASY EAI Nano-TB RV1126B 这类开发板而言，该功能可实现 “设备互联” 与 “外设扩展” 双向兼容 —— 既可为 U 盘、键盘等外设提供主机（Host）支持，也能模拟 U 盘、串口等从机（Device）模式，直接与 PC 或其他设备直连传

在某些应用场景中（比如IPCamera），会有在图像中打上水印的需求，特别是要写上【中文水印】，而opencv又无法做到支持中文。针对这种情况，EASY EAI api封装了一个字库引擎，专门用于给图像写上文字。

搭载12M像素硬件ISP与800万像素AI-ISP，集成HDR/3A/3DNR等十余种算法加速器，内嵌3Tops NPU支持多精度混合运算，提供Linux开发包，适配智能安防、工业检测及机器人视觉等AIoT场景。依托瑞芯微技术发展路线图，持续深化在工业自动化、AI边缘计算、机器人等战略领域的布局，以技术协同与场景适配双驱动，构建覆盖“需求洞察-技术落地-场景赋能”的完整生态闭环。四核A55架构产品

语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。我们的语音算法是基于Whisper是OpenAI设计的。Whisper作为一个通用的语音识别模型，它使用了大量的多语

人员检测是一种基于深度学习的对人进行检测定位的目标检测，能广泛的用于安防、生产安全等多种场景，是周界入侵检测、越界识别、聚众识别、徘徊识别、摔倒识别等多种算法的基石算法。

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的基于YOLOV5进行更新的 下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，鉴于Yolov5的良好表现，Yolov8在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。其主要结构如下图所示：本教程针对目标检测算法yolov8的训练和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)进行说明，而数据标注方法可以参考我们

本章展示yolov8模型的在EASY EAI Orin nano的部署过程。

RKNN-Toolkit-Lite2 是瑞芯微（Rockchip）专为旗下RK系列芯片（如RV1126B、RK3576、RK3588等）打造的轻量级 AI 模型部署工具包，聚焦边缘 / 嵌入式设备的模型推理场景。它无需复杂的环境依赖，占用系统资源极少，核心功能是加载并运行经 RKNN 工具链转换后的AI模型，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架导出模型的适配。该工具包提供C/C++、