在嵌入式AI视觉系统中，NPU的算力是决定性能上限的关键因素。然而，要达到这一上限，必须构建高效的数据流水线。本文实践表明，通过RGA硬件加速、DMA零拷贝数据传输以及GPU直接显示的协同优化，能够彻底释放 RK3576平台的异构计算潜力，将端到端延迟控制在数十毫秒内，实现高清、实时的目标检测应用。这一优化思路同样适用于其他具备类似硬件加速单元的嵌入式AI平台。

机器人算法开发与调试三维可视化与仿真多传感器数据融合处理教育实验与原型验证米尔基于RK3576开发板核心优势国产化价值：全链路自主可控，助力机器人领域国产替代成本优势：千元级开发板实现完整ROS2开发环境功耗表现：典型场景功耗优于同性能x86平台生态完整：Ubuntu+ROS2+丰富外设驱动未来计划进一步优化GPU驱动，提升3D渲染性能集成SLAM、导航等实际机器人应用栈推动在AGV、服务机器人等

米尔MYD-LR3576-B边缘计算盒是一款基于瑞芯微RK3576处理器设计的高性能嵌入式AI设备。该处理器集成八核CPU架构（4×Cortex-A72 + 4×Cortex-A53）与算力达6 TOPS的NPU（2核心），具备强大的边缘端AI推理能力。产品标配8GB LPDDR4X内存与64GB eMMC存储，支持双千兆网口、WiFi 6、多路USB 3.0及4K显示输出，提供完整的Debian

本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微 RK3576开发板）的板端编译OpenCV及环境搭建方案的开发测试。摘自优秀创作者-短笛君RK3576具有如下配置：4× Cortex-A72（大核，主频最高 2.2GHz）4× Cortex-A53（小核，主频最高 1.8GHz）NPU（AI加速单元）：独立 NPU，算力典型值 6 TOPS（INT8）

海思Hi3093是面向服务器、工控机市场推出的高性能MPU产品，包括 4xA55@1.0GHz CPU+协处理 M3@200MHz+安全核 M3@200MHz组成多核异构处理器；支持DDR4最大4GB 16bits；支持GPU 分辨率最高1920*1200@60Hz，支持VGA输出，支持远程KVMS。不仅如此，米尔基于Hi3093的核心板及开发板，配套提供工业控制demo，方便客户评估PLC等应用

米尔MYD-LR3576-B边缘计算盒是一款基于瑞芯微RK3576处理器设计的高性能嵌入式AI设备。该处理器集成八核CPU架构（4×Cortex-A72 + 4×Cortex-A53）与算力达6 TOPS的NPU（2核心），具备强大的边缘端AI推理能力。产品标配8GB LPDDR4X内存与64GB eMMC存储，支持双千兆网口、WiFi 6、多路USB 3.0及4K显示输出，提供完整的Debian

基于国产平台芯驰D9系列的MYC-JD9X核心板及开发板，它的特色不止于国产化，还具备高性能、高安全、高可靠的特性，这款D9芯片通过ISO 26262 ASIL B功能安全产品认证、通过AEC-Q100车规级芯片的所有测试项目，专为新一代电力智能设备、工业互联网设备、工业控制设备、工业机器人、工程机械、轨道交通等先进工业应用设计。芯驰D9系列MYC-JD9X核心板具有最严格的质量标准、超高性能和算

电池阵列管理单元BAU采用米尔ARM架构的MYC-YA157C-V3核心板，核心板基于STM32MP157处理器，Cortex-A7架构，支持1路千兆以太网，2路CAN接口和8路UART接口，满足设备与电池簇管理单元（BCU）、储能变流器（PCS）和能源管理系统(EMS)数据通信功能。

目录1.前言2.数据接口的获取3.Qt界面的实现4.在开发板上运行Qt程序5.使用无线模块联网6.代码下载1.前言之前我使用桌面版本Qt实现了肺炎疫情监控平台：基于Qt的新冠肺炎疫情数据实时监控平台（开源小项目）。既然Qt是跨平台的，正好手里有一块米尔科技的YA157C开发板，那么能不能在嵌入式平台实现一下呢？桌面Linux版本的运行效果：YA157C开发板实现效...

在畸变矫正和投影变换环节，Mali-G52 GPU展现了其强大的并行计算能力，耗时相比CPU降低了数倍至一个数量级，且占用率较低，证明其处理此类像素级操作的高效性。图像拼接的耗时在16ms到100ms之间剧烈波动，这是阻碍当前方案投入实用的核心问题。通过预设的单应性矩阵（Homography Matrix），将矫正后的透视图像转换为统一的俯瞰视角鸟瞰图。如上表数据所示，当所有处理任务均由CPU承担