一、简介[RK3588从入门到精通]专栏总目录本文介绍RK3588平台的Camera:MIPI-CSI调试之通路解析MIPI联盟，即移动产业处理器接口（MobileIndustryProcessorInterface简称MIPI）联盟。MIPI（移动产业处理器接口）是MIPI联盟发起的为移动应用处理器制定的开放标准和一个规范。目的是把手机内部的接口如摄像头、显示屏接口、射频/基带接口等标准化，从而减少手机设计的复杂程度和增加设计灵活性。CSI&DSI•CSI(CameraSerialInterface)：摄像头接口•DSI(DisplaySerialInterface)：显示接口二、名词解释：
本文详细介绍了基于RockchipRK3588芯片的AI边缘计算主板外形、尺寸、技术规格，以及详细的硬件接口设计参考说明，使客户可以快速将RK3588边缘计算主板应用于工业互联网、智慧城市、智慧安防、智慧交通，智慧医疗等人工智能领域的智能终端设备。产品概述信迈推出基于瑞芯微RK3588架构的AI边缘计算主板，RK3588是新一代国产旗舰高性能64位八核 处理器，采用8nm工艺，具有高算力、低功耗、超强多媒体、丰富数据接口等特点。搭载四核A76+四核A55的八核CPU和ARMG610MP4GPU，内置6TOPs算力的NPU。支持8K@60fps的视频解码，支持8K30fps编码器，外围接口非常丰
平台内核版本安卓版本RK3588Linux5.10Android12文章目录一、高通平台USB软件架构二、USB设备侧软件组成2.1、OTGdriver2.2、Devicecontrollerdriver2.3、Gadgetframework2.4、Functiondrivers三、USB主机侧软件3.1、Hostcontrollerdriver3.2、USBcore3.3、USBPHYdriver3
前言专栏总目录本文主要讲解如何关于RK3588开发板UART的使用和调试方法，包括UART作为普通串口和控制台两种不同使用场景一.功能特点RockchipUART(UniversalAsynchronousReceiver/Transmitter)基于16550A串口标准，完整模块支持以下功能：支持5、6、7、8bits数据位。支持1、1.5、2bits停止位。支持奇校验和偶校验，不支持mark校验和space校验。支持接收FIFO和发送FIFO，一般为32字节或者64字节。支持最高4M波特率，实际支持波特率需要芯片时钟分频策略配合。支持中断传输模式和DMA传输模式。支持硬件自动流控，RTS+
1.设置屏幕方向为横屏修改device/rockchip/common/BoardConfig.mkSF_PRIMARY_DISPLAY_ORIENTATIO参数值diff--gita/device/rockchip/common/BoardConfig.mkb/device/rockchip/common/BoardConfig.mkindexb930d2b1bb..eafa6b95f3100755---a/device/rockchip/common/BoardConfig.mk+++b/device/rockchip/common/BoardConfig.mk@@-162,7+162,7
RK3588CPUGPUNPUDDR定频和性能模式设置方法文章目录RK3588CPUGPUNPUDDR定频和性能模式设置方法查看RK3588CPUGPUDDRNPU的频率电压表CPU定频获取当前CPU支持的频点获取cpu运行的模式设置手动定频模式：userspace设置频率为2016000确认是否设置成功GPU定频GPU的节点路径获取GPU支持的频点获取GPU运行的模式设置手动定频模式：userspace设置频率为1000000000确认是否设置成功查看GPU的负载DDR定频DDR的节点路径获取DDR支持的频点获取DDR运行的模式设置手动定频模式：userspace设置频率为211200000
文章目录一、Caffe模型加载接口二、TensorFlow模型加载接口三、TensorFlowLite模型加载接口四、ONNX模型加载五、ONNX模型加载六、PyTorch模型加载接口沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄📢RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模型在加载时需调用对应的接口，以下为这些接口的详细说明。一、Caffe模型加载接口举例如下：
文章目录一、API硬件平台支持说明二、API函数介绍2.1、rknn_init2.2、rknn_destroy2.3、rknn_query2.4、rknn_inputs_set2.5、rknn_run2.6、rknn_outputs_get2.7、rknn_outputs_release沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄📢本篇章主要讲解RKNNCAPI详细说明。一、API硬件平台支持说明RKNNCAPI不同硬件平台支持如下：
文章目录一、环境准备1.1下载UbuntuBase1.2安装依赖软件1.3解压根文件系统1.4配置根文件系统1.5挂载根文件系统二、构建根文件系统2.1为根文件系统安装必要软件2.2安装和配置桌面环境2.3修改root用户密码，添加新用户2.4设置主机名和主机解析2.5配置网卡2.6设置开机免密登录到图形界面2.7禁用系统休眠2.8安装开发板驱动2.9其他配置修改三、打包根文件系统镜像3.1打包镜像3.2烧录镜像参考资料一、环境准备以下内容在Rockchip的LinuxSDK目录下完成，请先解压LinuxSDK。1.1下载UbuntuBaseUbuntu-Base是Ubuntu官方构建的ubu
保姆级教程，看这一篇就够用了。在翻阅了网络上很多资料后，发现很多版本的信息比匹配。花了一周的时间配置环境，以及环境验证，然后写了这篇长文。有过程，有代码，有经验，欢迎大家批评指正。一、环境准备【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备（亲测有效）二、环境验证【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~2.环境验证（亲测有效）三、yolov5训练自己的模型【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~3.YOLOv5训练自己的模型（亲测有效）四、导出模型【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK358
