OrangePi AIpro测评及使用体验
一、OrangePi AIpro介绍 官网：Orange-Pi-AIpro Orange Pi AI Pro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板，其搭载了昇腾 AI 处理器，可提供 8TOPS INT8 的计算能力，内存提供了 8GB 和 16GB 两种版本。我现在手上的是8GB版本。 OrangePi AIpro实物图+散热器 硬件： 4核64位处理器+AI处理器2个HDIM
一、OrangePi AIpro介绍
Orange Pi AI Pro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板，其搭载了昇腾 AI 处理器，可提供 8TOPS INT8 的计算能力，内存提供了 8GB 和 16GB 两种版本。我现在手上的是8GB版本。
OrangePi AIpro实物图+散热器
- 硬件：
- 4核64位处理器+AI处理器
- 2个HDIMI接口，HDMI0和HDMI1
- 2个USB3.0的接口，一个Type-C接口（注意这个左侧靠中间的TypeC接口不能用来供电）
- Micro SD卡插槽（可以使用TF卡烧录镜像）
- WIFI+蓝牙模块（支持2.4G和5GWIFI以及4.2的蓝牙）
- OrangePi AIpro 引脚图
- OrangePi AIpro 产品详细图
二、烧录镜像
注意：在烧录镜像之前要确定拨码开关是否选择正确，比如我使用的是TF卡烧录，就需要设置为下面的形式，并且插入TF卡后不要随意拨动。
- 准备一张不少于32GB的TF卡，读卡器，烧录镜像以及烧录工具balenaEtcher
- balenaEtcher下载地址：https://etcher.balena.io/#download-etcher
- 镜像地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1dSe_QGIut6rlHSKNc4bYRw 提取码：1b04
注意：官方提供的Ubuntu镜像只有22.04，其中包括minimal镜像和desktop镜像，而minimal镜像里面相当于纯净版没有一些预安装的工具，desktop镜像则里面提前安装了一些工具和测试程序。
- 使用balenaEtcher烧录Ubuntu镜像
①点击Flash from file，添加Ubuntu镜像的文件路径
②点击Select target，选择TF盘
③点击Flash！开始烧录镜像！
④烧录完成！
三、开机！
- 开机密码：Mind@123
注：HDMI要使用HDMI0，如果使用HDMI1会显示无信号！开机启动瞬间散热器风扇启动很快，进入系统后，风扇就处于稳定运转。
四、安装ROS2
- 使用鱼香ROS提供的一键安装~（在这里感谢小鱼提供的脚本）
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
注意：使用一键安装脚本需要为脚本赋权限，在进行执行！
- 由于系统镜像是Ubuntu22.04，因此安装了ROS2 humble 桌面完全版
- 测试ROS2是否安装成功：
- 测试通信Demo：
ros2 run demo_nodes_cpp talker
ros2 run demo_nodes_cpp listener
- 测试小乌龟，并通过键盘控制节点对小乌龟发布速度指令：
ros2 run turtlesim turtlesim_node
ros2 run turtlesim turtle_teleop_key
注：通过ROS2小乌龟测试，由于4核64位CPU处理器+AI处理器的加持，运行桌面UI十分流畅！
五、测试AI案例
OrangePi AIpro 最厉害的还是搭载AI处理进行加持，因此测试下AI demo看下具体运行情况！
- 由于烧录的镜像是desktop版本，里面已经内置了一些测试案例！
- 使用jupyter Lab！
# 查看内置的测试案例
cd samples/notebooks
- 我们可以看到，内部内置了9个案例，其中包括一些目标检测/ocr检测/图像识别等～
# 启动jupyter Lab
./start_notebook.sh
- 将该网址链接用火狐浏览器打开！
- 测试YOLOv5案例
- 点击01-yolov5->main.ipynb->点击上方的运行，我们可以看到默认使用的是video
整体推理情况挺流畅的！
- 将推理模式修改为image,切换为图像推理模式：
- 也可以修改为camera，接上相机进行实时采集！
- 测试ocr文字识别案例
- 点击02-ocr->main.ipynb->点击运行
- 测试目标分类案例
- 内置的案例使用的模型是ResNet50进行测试！
- 点击03-resnet->main.ipynb->点击运行
可以看出最终标准贵宾犬的置信度最高！
- 测试图像曝光增强案例
- 点击04-image-HDR-enhance->main.ipynb->点击运行
可以看出已经将原始图片的亮度进行了增强！
- 测试卡通图像生成案例
- 使用的是cartoonGAN，cartoonGAN 是一种基于生成对抗网络（GAN）的图像转换模型，专门用于将真实世界的照片转换为卡通风格的图像。CartoonGAN 通过学习卡通风格的特征，能够生成具有高度艺术感和逼真性的卡通图像
- 点击05-cartoonGAN_picture->main.ipynb->点击运行
原图：
可以看到模型将原图转化为一张卡通风格的风景图！
- 测试蛋白质分类评估案例
- 点击06-human_protein_map_classification->main.ipynb->点击运行
- 测试细胞图像分割案例
- 点击07_Unet++->main.ipynb->点击运行
- 测试人像分割与背景替换案例
- 模型采用的是PortraitNet
- 点击08-portrait_pictures->main.ipynb->点击运行
原图：
背景图：
- 测试语音识别案例
- 语音识别模型采用的是Wenet，WeNet 是一个开源的、基于深度学习的端到端语音识别工具包，WeNet 使用端到端的方法，使得模型可以直接从音频输入到文本输出，不需要传统的语音识别模块（如声学模型、语言模型和解码器）的分离。
- 09-speech-recognition->main.ipynb->点击运行
六、测评后个人的建议
- 时间节点2024-5-30，经过几天的使用，OrangePi AIpro在使用上的体验十分不错，操作都很流畅。
- 不足：
- 个人觉得最大的不足就是没有支持Ubuntu20.04镜像，像ROS1最后一个支持的版本就是Ubuntu20.04.个人觉得后续应该更新一个20.04镜像会更加完美！
- 蓝牙老是连接不上键盘不知道是信号问题还是硬件问题。
- HDMI只有一个口可以输出信号，如果想连接两个屏幕的话，感觉没办法实现。
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