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前言

随着人工智能和物联网技术的迅速发展，单板计算机（Single Board Computer, SBC）在创客和开发者社区中越来越受欢迎。作为一名公司研发工程师，我最近入手了一款高性能的单板计算机——Orange Pi AIpro。

背景介绍

我们的团队一直致力于开发智能化解决方案，探索各种高效的硬件平台以推动项目进展。近日，我们有幸受邀评测香橙派推出的最新AI开发板——Orange Pi AIpro。这款开发板是香橙派与华为合作的成果，内置了华为自研的昇腾310 NPU（Neural Processing Unit），基于达芬奇架构，为AI开发提供了强大的支持。

Orange Pi AIpro的引入为我们的研发工作带来了新的契机。相较于以往使用的设备，昇腾310 NPU具备更高的计算能力和能效比，使我们能够更高效地进行深度学习和推理任务。此外，华为昇腾社区提供了丰富的资源和课程，大大降低了学习和开发的难度，助力我们更快地上手并开展项目。

本文将为零基础用户提供详细的开箱体验和Orange Pi AIpro的产品介绍，帮助大家快速掌握其基本使用方法，并了解昇腾生态的强大之处。我还会展示几个简单的AI样例，分享我们的探索过程和心得体会，希望能让大家更好地了解这款强大的AI开发板。

产品介绍

首先，让我们来看看Orange Pi AIpro的全貌。这款开发板设计精美，功能强大。

主要参数配置

处理器：搭载华为昇腾310 NPU，支持高效的人工智能计算，适用于深度学习和推理任务。
内存：8GB LPDDR4内存，确保多任务处理和数据密集型应用的流畅运行。
存储：提供eMMC存储接口和MicroSD卡插槽，方便用户扩展存储空间。
接口：丰富的接口配置，包括USB 3.0、USB 2.0、HDMI、以太网口、音频输出、GPIO等，满足多种外设连接需求。
网络：内置千兆以太网接口和Wi-Fi模块，支持高速网络连接和无线传输。
操作系统：兼容多种操作系统，包括Ubuntu、Debian和Android，提供广泛的软件支持和开发环境。

AI处理器——昇腾310 NPU

昇腾310 NPU简介
Orange Pi AIpro的核心是Atlas 200计算模块，该模块集成了华为昇腾310处理器，为端侧部署深度学习推理应用提供了高效的计算能力。昇腾310的主要特点如下：

高效能低功耗：昇腾310采用7nm工艺制造，拥有高效的能耗比，在提供强大计算能力的同时保持较低的功耗，非常适合嵌入式和边缘计算应用。
强大计算能力：昇腾310能够提供多达16 TOPS（Tera Operations Per Second）的整数计算能力和8 TFLOPS（Tera Floating Point Operations Per Second）的浮点计算能力，能够高效处理复杂的深度学习模型。
丰富的接口支持：昇腾310支持多种接口，包括PCIe、I2C、UART等，方便与各种外设进行连接，适用于广泛的应用场景。
全场景AI支持：昇腾310支持图像处理、语音识别、自然语言处理等多种AI任务，提供灵活的AI推理能力。
优秀的开发工具：昇腾310配备了丰富的开发工具和软件生态，包括华为的MindSpore、TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的支持，使开发者能够快速上手并进行模型训练和部署。

模型训练预测

在本文中选取了常见的四种动物数据（猫、狗、马、鸡），文件夹结构如下图所示。

在完成数据集的收集准备后，打开jupyter notebook平台，导入数据集通过以下代码可以计算出数据集的总图片数量。本次使用的数据集总图片为4000张。

import pathlib

data_dir = "./dataset/"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*')))
print("图片总数为：",image_count)

然后划分TensorFlow的image_dataset_from_directory方法划分测试集和训练集。再构建模型。在本文中如下图所示

加载resnet50模型

model = keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=True)

这段代码的目的是使用Keras库加载预训练的ResNet50模型，并将其应用于图像分类任务。

具体解释如下：

• keras.applications.ResNet50: 这是Keras库中的一个函数，用于加载ResNet50模型。ResNet50是一个已经定义好的模型架构，包含了数十个卷积层、池化层和全连接层，用于图像分类任务。

• weights='imagenet': 这个参数指定了模型所使用的权重。'imagenet'是一个大规模的图像数据集，ResNet50在该数据集上进行了预训练，因此通过设置这个参数，我们可以加载已经在该数据集上训练好的权重。这样的预训练权重可以提供较好的特征表示能力，有助于提升模型在图像分类任务上的性能。

• include_top=True: 这个参数指定是否包含模型的顶层（即全连接层）。当设置为True时，加载的模型将包含原始ResNet50模型的所有层，包括最后的全连接层，用于输出分类结果。如果我们只需要使用ResNet50的特征提取能力而不需要分类层，则可以将该参数设置为False。

然后开始训练，其训练过程如下图所示

通过上图可知，通过20轮迭代训练，在最后一轮迭代完成后，模型在测试集上面的精度为0.9875，精度还是非常高的。接下来就是打印下ACC曲线图和LOSS曲线图以及混淆矩阵图等。通过图片可知，算法的拟合度还是比较理想的。

三、真实动物
在完成模型训练后，通过model.save方法保存模型为本地文件，然后就可以基于改模型开发出非常多的应用了，比如开发出API接口给别人调用等。

在本项目中基于Django框架开发了一个网页版的动物识别界面，在该网页界面系统中，用户可以点击鼠标上传一张动物图片，然后点击按钮进行检测。同时可以将相关识别的相关信息保存在数据库中，管理员通过登录后台可以查看所有的识别信息，为模型优化提供数据支持。

• 效果图片
  

  

  
  四、虚拟动物

虽然流程通了，但是识别一张图片要耗时 10 分钟！这推理速度，我觉得还能优化。

接着我从百度图片中下载了 12 张动物图片 — 组成十二生肖。

输入给了我手写的神经网络，希望它能正确的识别出来，顺便也测试一下开发板网络的鲁棒性。

下面是十二生肖图片的识别结果

子鼠，识别结果为 mink — 水貂，识别错误，扣一分。

不过这个老鼠是不是有那么点像水貂？

丑牛，识别为 ox - 公牛，识别正确！加一分。
而且还是公牛，是根据上翘的尾巴做的区分吗？

寅虎，识别为 tiger - 老虎，识别正确！加一分。

这萌萌的老虎特征这么明显，要是识别错，那可以下班了。

卯兔，识别为 hare - 野兔，识别正确！加一分。

这站立的姿势，警觉地竖起的耳朵，野兔无疑了。

辰龙，识别成 harp - 竖琴，识别错误，不减分。

神经网络识别不出来龙，真的不怪神经网络，因为它的类比分类里就没有中国龙这一类。

不过识别成竖琴的话，看这弯曲的身形，还确实是有点神似。

巳蛇，识别为 garter snake - 袜带蛇，识别正确！加一分。
虽然我不知道什么事袜带蛇，但它说是，就是了。

午马，识别成 Mexican hairless - 墨西哥无毛犬，识别错误，减一分。
这个不应该的。

是不是因为这匹马身上太光滑，没有马儿们标志性的鬃毛么? 但是那飘逸的尾巴，也能说明问题啊。

未羊，识别成 ram - 公羊，算是识别正确吧。

我感觉识别出是绵羊更好一些。

申猴，识别出 macaque - 猕猴，识别正确，加一分。

看这身形和毛发，这么像猕猴桃，是猕猴了！

酉鸡，识别出 cock - 公鸡，识别正确，加一分。这个是送分题。

戌狗，识别出 Samoyed - 萨摩耶，识别正确，加一分。

这一身雪白的气质，小萨独有。

亥猪，识别出 hog - 猪，识别正确，加一分。

二师兄小时候，还是很可爱的。

优化完神经网络之后，识别这 12 张图片，总共花了十来分钟。

十二生肖，共 12 种动物类别，剔除“龙”这一项，因为模型分类中没有，其他11个分类，有两个识别错误，分别是老鼠识别成了水貂，骏马识别成了墨西哥无毛犬。

整体识别成功率 81%，还算不错，如果硬件的推理速度再快一些，OrangePi AIpro开发板将无敌