激活 toolkit2 环境之后，进入到 rknn-toolkit2 目录，安装依赖库，并安装rknn-toolkit2。YOLO是一种基于深度神经网络的目标检测算法，用在图像或视频中实时识别和定位多个对象。新建目录存放RKNN仓库，下载RKNN-Toolkit2和 RKNN_Model_Zoo 仓库。YOLOv5凭借易用性和性能平衡在工业、 医疗、农业、零售等领域被广泛的应用。本文以启扬RK35

过去两年，我们在大模型上的焦虑往往源于“连接”——网络卡顿、数据泄露、按量付费的账单。但瑞芯微在2025年三季度发布的RK182X，或许能让我们松一口气。这颗全球首款3D封装端侧大模型协处理器，首次在本地实现了7B参数模型的流畅运行（近100 Tokens/s），且能效比提升了6倍。目前，它已悄然导入数百个行业项目，商业化落地速度远超预期。端侧AI并非云端的附庸。就像PC没有因为互联网消失一样，本

煤矿安全远程监控系统采用物联网、云计算、AI等技术，通过在矿井下安装摄像机、各类传感器，实时监测矿井内工人工作情况及违规行为、监测矿井内风扇、温度、水位、瓦斯含量、含氧量、一氧化碳含量、气压等数据，并通过物联网关将监测数据传输到云端，当瓦斯含量、水位、一氧化碳浓度等超过系统预设标准，触发声光报警器，提醒井下人员及井上监控管理人员异常情况，直至排除故障。核心板支持双路摄像头，处理器拥有双图像信号处理

随着企业复工、学校开学，返程高峰的逐步到来，各地将迎来大规模的人员流动，为接下来的疫情防控带来新的难题和不小的压力。筛查和判别感染人群主要以是否有“发热”症状作为初步判断，目前汽车站、火车站、高铁站、小区大门、工业园区大部分是通过点温枪对进出人员进行一对一核验和体温检测，虽然准确但是速度慢，同时容易引发人群拥堵且会产生近距离接触的可能，增加互相聚集形成交叉性传染的风险。如何做好安全防护工作至关..

内置6T NPU，支持高精度定位算法、路径规划与避障算法、数据处理与分析算法等，建筑测量机器人能够执行高效的图像识别、深度学习和数据融合等任务，实现对建筑物体的准确定位、尺寸测量和形状分析，提升整体的作业效率。建筑测量机器人需要强大的算法支持，推荐启扬RK3588核心板，具备6T算力 NPU、高效的多核架构和丰富的接口支持，能够赋能建筑测量机器人，实现更快的AI运行算法。支持2路千兆以太网以及Wi

其中${DEEPSEEK_API_KEY}是自己的API key，https://api.deepseek.com/chat/completions 是deepseek的API接口，deepseek-chat是要调用的大模型名称（注意是文档写的名称）,把说的话和其他参数合成JSON格式，request请求API，然后API返回模型的回复。本文以deepseek为例，也可自行选择使用其他的模型（如G

过去两年，我们在大模型上的焦虑往往源于“连接”——网络卡顿、数据泄露、按量付费的账单。但瑞芯微在2025年三季度发布的RK182X，或许能让我们松一口气。这颗全球首款3D封装端侧大模型协处理器，首次在本地实现了7B参数模型的流畅运行（近100 Tokens/s），且能效比提升了6倍。目前，它已悄然导入数百个行业项目，商业化落地速度远超预期。端侧AI并非云端的附庸。就像PC没有因为互联网消失一样，本

可采用高性能边缘计算盒子实现“MIPI直采+NPU本地推理”模式，将普通的显微镜升级为具备AI辅助诊断的智能终端，大幅减轻检验医师的工作负荷，提升基层医疗机构血液病筛查能力，同时，还解决了传统数字病理成本高、体积大、依赖外接电脑的问题。支持eDP、MIPI、HDMI三种显示接口，分辨率最高可达4K，可驱动4K医疗显示器，清晰展示血液图片中的细胞细节（如形态、大小、结构），辅助医生复核，提高诊断的精

Xenomai是一套为嵌入式系统设计的实时开发框架，通过 “双内核” 架构，让Linux既能处理复杂的通用任务，又能可靠地完成那些对响应时间有极端要求的任务，广泛用于工业自动化、机器人、航空航天等对实时性要求极高的场景。有跟随内核主线维护的Dovetail的内核仓库，这个仓库就是加了Dovetail的内核，也有对应的patch但是我没有找到。Dovetail 是 I-pipe 的后继产品，二选一，

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