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【RK专题】米尔RK3576开发板免费试用

瑞芯微RK3576处理器,8核6T高算力赋能工业AI智能化 AI边缘应用:搭载6 TOPS的NPU加速器,3D GPU; 多种外设:双千兆以太网、PCIE2.1、USB3.2、SATA3、DSMC/Flexb ...了解更多>>

价值:¥849元提供:3 已申请:15
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活动时间:

1. 申请报名:2025年5月15日 - 2025年6月15日

2. 公布名单:2025年6月20日

3. 发货日期:2025年6月21日

4. 试用期限:2025年6月21日 - 2025年8月31日

 

活动流程:

1. 产品申请:点击免费申请按钮即可报名。请认真填写申请理由,提交有创意的试用计划,大致的实现过程和应用场景,展示丰富的过往项目经验和网络影响力。

2. 筛选审核:官方会根据申请者填写的试用计划和论坛活跃度两个维度进行筛选。

3. 名单公布:试用名单将在活动页公布。

4. 试用通知:名单公布后工作人员将以短信 / 邮箱 / 电话等方式通知申请成功者。

5. 产品寄送:联系到试用者,双方确认规则后,将产品快递给试用者,具体到货时间以实际物流为准。

6. 试用报告:收到开发板后,需按要求定期上传评测报告(图文 / 视频)至电子发烧友   ,试用报告要求100 % 原创。

7. 产品回收:首次邮寄由官方免费邮寄,活动过程中或结束后需将开发板全套退回。

8. 优秀试用帖评选:将从试用报告的可读性、专业度、逻辑性、阅读量等方向综合评选。

9. 申请后可及时添加工作人员(微信elecfans123),方便后续及时发放试用。
 

试用报告:

1. 试用者收到开发套件后,进行学习评估,在电子发烧友社区发布4篇评测报告记录开发板的试用过程,分享试用心得。要求: 

(1) 开箱评测(从功能特性、系统框图、硬件资源、做工、软件资源、功能演示等方面评测;

(2) 各个功能模块使用过后的评测;

(3) 连载的入门教程或者说明;

(4) 得意的小经验;

(5) 完整的应用方案DEMO、样例等…

2. 报告要求:

文字:描述字数500字以上,且需确保行文逻辑的严谨、准确和流畅,重点评测环节要有必要的文字说明进行阐述,以确保读者可以了解评测过程;

图片:评测报告的配图需确保清晰,避免出现影响观感的“反光”、“曝光过度”和“暗部细节不清晰”等情况的发生;

主题名:【米尔基于RK3576开发板-免费体验】+项目名称
 3. 工作人员设置厂商技术答疑帖,邀请专家入驻社区答疑,每位试用用户需在答疑帖提至少5个技术问题。

4. 开箱测试:优质文章+优质视频发布(抖音/B站/快手等)

5. 至少一个新意项目演示:优质文章+优质视频发布(抖音/B站/快手等)

6.如未按要求完成评测的相应内容,将取消活动参与资格,并降低下一次试用资格。

7.试用主题帖被认定为优秀有机会获得定制礼盒(价值200元)
 

活动说明:

1.产品试用结束后,需回收开发板。

2.试用周期内如无特殊原因,要求一周上传一篇试用报告至电子发烧友社区。

3.试用活动结束前,申请者应将完整的应用方案DEMO(含视频)上传至硬声APP,每位开发者需上传完整的开发内容+开发视频或应用方案视频。

4.如未按要求上传相应内容,将取消后续活动参与资格。

5.技术支持:收到开发板后,请第一时间联系平台客服进入技术交流群,技术问题将由技术工程师专门解答。

6.如遇放假、快递停发等特殊情况,工作人员将会另行安排寄送时间,并通知相应开发周期。

7.若因突发状况,无法继续完成试用,以及收到套件的15天内,若没有更新内容,请主动与企业或者平台客服协商退还,方便其他网友继续试用。

8.活动过程中,套件所有权归活动发起者,试用者只拥有套件使用权; 若在使用过程中出现恶意损坏开发套件的行为,请原价赔偿

9.试用获奖者的优质评测报告,厂商有权转载至官方媒体平台(会标注原作者)
10.电子发烧友拥有最终解释权!

企业介绍

深圳市米尔电子有限公司成立于2011年,是一家专注于ARM嵌入式软硬件开发的高新技术企业。

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申请理由 本人在linux驱动领域有多年的开发经验,AI是目前最火热前言的技术,RK3576 NPU架构完美适配红外与可见光图像实时融合的算力需求,尤其NPU加速YOLO等目标检测算法。低功耗优势满足对嵌入式设备的续航要求。开发板接口丰富,可以非常容易得实现一个可视化的红外热像仪融合显示项目。 项目计划 第1周 环境搭建:RK3576 SDK部署、PyTorch模型转换工具链测试 第2周 硬件连接:调试MLX90640红外模组(I²C)与可见光摄像头同步采集基础数据采集 第3周 轻量级融合模型设计 模型训练:在PC端训练目标检测模型(YOLOv5n)识别热源目标 第4周 融合算法移植到 RK3576,模型量化(INT8)与RK3576 NPU推理加速 预计成果 RK3576 适配的MLX90640驱动 图像配准与融合代码. 量化后的目标检测模型 应用演示,PCB红外热图与可见光元件位置融合,自动标注超温点
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搭配蜂窝芯片,做有性价比解决方案,多产品形态。
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项目名称:基于buildroot的编译qt6.8.3并支持pdf 申请理由: 本人在RK芯片上,有三年多的学习和开发经验,基于rv1126设计的治疗设备已经在临床状态,新迭代的产品已经使用rk3568以及rk3588都完成demo功能;基于rk3588 buildroot,使用qt6.8.3,打印免驱,ffmpeg控制摄像头等 项目计划 使用docker搭建rk3576的开发坏境 验证治疗设备的demo功能,将使用buildroot,编译qt6.8.3,使用ffmpeg和gpu作为渲染后端,需要编译webengine pdf功能,不需要全部编译webengine,将适配Mali-g52-mc3闭源驱动 qt6.8.3 pdf功能验证demo
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申请理由: 本人专注于物联网与边缘计算领域的技术研发,主导过多个智能硬件与数据分析融合项目。在能源优化方向,曾设计基于深度学习的供热负荷预测系统(误差率<5%),并开发过基于计算机视觉的电力设备缺陷检测方案(识别准确率>92%)。 当前项目 “CaT PQDs识别和供热负荷预测融合的协同电采暖系统” 旨在解决以下问题: CaT PQDs(电力设备局部放电模式)识别:通过高频传感器采集局部放电信号,结合时频分析与轻量化AI模型(如MobileNetV3),实现设备故障的实时诊断。 动态供热负荷预测:整合气象数据、用户行为时序数据,构建LSTM-Transformer混合模型,优化电采暖系统的能耗分配。 边缘-云协同计算:利用边缘设备(如MRK3576开发板)部署轻量模型,实现本地实时响应;复杂计算交由云端,降低延迟与通信成本。 申请 MRK3576开发板 的核心需求: 借助其高性能NPU(算力≥4 TOPS)加速本地AI推理,满足PQDs识别的低延迟要求(<50ms)。 通过多传感器接口(PCIe/USB3.0)连接电流互感器、温湿度传感器,构建数据采集终端。 验证边缘端模型(TensorFlow Lite/PyTorch Mobile)与云端协同调度的可行性。 项目计划 1. 开发板基础环境搭建(Linux系统/驱动配置) 2. 传感器接口调试(SPI/I2C/USB) 3. 功耗与稳定性测试 1. PQDs识别模型轻量化(模型剪枝+量化) 2. 供热负荷预测模型边缘端推理优化 3. 边缘-云数据同步协议设计 1. 多传感器数据融合(局部放电+温湿度+用户行为) 2. 动态负载均衡策略测试 3. 能效对比实验(边缘计算 vs 纯云端) 1. 开源硬件设计文档与核心代码 2. 撰写技术白皮书与社区分享 3. 提交完整测试报告
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申请理由 1. 环境需求迫切:随着全球环境问题日益严峻,对环境数据的精准监测和科学预测显得尤为重要。本项目可以为区域环境管理提供有力的技术支持,帮助企业、高校和政府机构更好地了解环境现状,提前采取措施应对环境变化。 2. 技术融合优势:米尔 RK3576 开发板具备强大的性能,能够满足人工智能和物联网技术在环境监测中的应用需求。结合高校在科研方面的专业人才和理论基础,以及企业在实际应用和市场推广方面的优势,可以实现技术与资源的完美融合,打造一个具有创新性和实用性的环境监测与预测系统。 3. 人才培养与科研合作:为高校相关专业学生提供实践机会,培养他们的人工智能、物联网和环境监测等多领域交叉知识和技能。同时,促进高校与企业之间的科研合作,推动相关技术的创新发展,为行业培养更多高素质人才。 计划 第一阶段:项目筹备与开发板环境搭建(1-2 个月) 1. 组建项目团队,包括高校的科研人员、学生和企业的工程师,明确各方职责。 2. 采购米尔 RK3576 开发板及其他相关硬件设备,如传感器(温度、湿度、气压、空气质量等传感器)、通信模块等。 3. 在开发板上搭建操作系统和开发环境,进行硬件的初步调试和驱动安装,确保开发板能够正常运行并与其他设备通信。 第二阶段:传感器接入与数据采集系统开发(2-3 个月) 1. 将各种环境传感器连接到米尔 RK3576 开发板,开发数据采集程序,实现对环境数据的实时采集和初步处理。通过开发板的 GPIO 接口或其他通信接口(如 I2C、SPI 等)与传感器进行通信,获取环境数据并存储在本地存储设备或通过网络传输到云端服务器。 2. 对采集到的数据进行数据清洗和预处理,去除噪声和异常数据,确保数据的质量和准确性。建立数据存储和管理机制,以便后续的数据分析和处理。 第三阶段:人工智能数据分析与可视化平台开发(3-4 个月) 1. 选择合适的人工智能算法和模型,对采集到的环境数据进行分析和挖掘。例如,使用机器学习算法(如线性回归、决策树、神经网络等)对环境数据进行建模和预测,分析环境因素之间的关系和对环境质量的影响。 2. 开发数据可视化平台,将分析结果以直观的方式展示给用户。利用数据可视化工具(如 Python 的 Matplotlib、Seaborn 库或专业的数据可视化软件)创建各种图表(如折线图、柱状图、散点图等)和地图,展示环境数据的变化趋势、分布情况和预测结果。开发平台的前端界面,实现用户友好的操作和交互功能,方便用户查看和分析环境数据。 第四阶段:大模型训练与环境预测系统开发(2-3 个月) 1. 利用大量的历史环境数据和相关数据(如气象数据、地理信息等)对人工智能大模型进行训练,建立区域环境发展状态的预测模型。采用深度学习算法(如卷积神经网络、循环神经网络等)和大数据处理技术,提高模型的预测精度和泛化能力。 2. 开发环境预测系统,将训练好的大模型集成到系统中,实现对区域未来环境发展状态的预测和模拟。根据用户输入的条件和时间范围,系统生成相应的预测结果,并通过可视化平台展示给用户。对预测系统进行优化和测试,确保其准确性和稳定性。 第五阶段:系统集成与测试(1-2 个月) 1. 将传感器数据采集系统、人工智能数据分析与可视化平台、大模型训练与环境预测系统进行集成,实现整个项目的完整功能。对系统进行整体测试,包括硬件设备的兼容性测试、软件功能的测试、数据传输的稳定性测试、预测结果的准确性测试等。根据测试结果对系统进行优化和调整,确保系统的性能和可靠性。 四、预计成果 1. 硬件成果:基于米尔 RK3576 开发板构建的环境监测硬件系统,包括传感器接入模块、数据采集模块、通信模块等,能够实现对多种环境参数的实时监测和数据采集。 2. 软件成果:一套完整的智能环境监测与预测软件平台,包括数据采集与处理软件、人工智能数据分析与可视化软件、大模型训练与环境预测软件等。该平台具有用户友好的界面,能够实现环境数据的实时显示、历史数据分析、预测结果展示等功能。 3. 科研成果:在项目实施过程中,有望在环境监测、人工智能和物联网等领域发表相关的科研论文,提出创新的算法和模型,为相关领域的学术研究提供参考。同时,形成一系列的技术报告和文档,包括项目设计方案、测试报告、用户手册等,为项目的后续改进和推广提供基础。 4. 应用成果:将智能环境监测与预测系统应用于实际的环境监测场景,为高校和企业提供环境监测数据和预测分析服务。帮助企业优化生产过程、降低环境风险,为高校的环境科学研究提供实际数据支持,同时也为政府的环境管理决策提供参考依据。
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申请理由:本人从事嵌入式系统开发和工程应用多年,在嵌入式系统的AI产品开发具有深厚经验,为美的,宁德时代等多家企业产线提供嵌入式系统产品的开发设计。此次结合部件缺陷检测需求,计划设计一组AI视觉检测的系统尝试应用 项目计划: 1. 熟悉该SOC芯片开发指南和接口支持 2. 调教和驱动开发版摄像头组件和显示屏显示供能和响应速率 3. 导入3D视觉深度学习(或机器学习)模型,开发图像采集和分析程序 4. 训练AI模型,识别故障特征参数,向可落地应用层面优化 5. 项目结果交付或展示 预计成果: 1. 3D视觉检测系统的案例分享 2. 开发版开发经验分享和不足点优化建议分享
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1.打算用这个开发板做地铁视觉逻辑的开发 2.在地铁站中通过视觉算法检测乘客行为,身高等
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基于米尔RK3576开发板的行车记录仪图像分类汽车零部件松动与振动信号综合检测及分析系统 申请背景:如今的行车系统中,行车记录仪和松动检测硬件是非常重要的软硬件组成部分,其中行车记录仪在减少法律纠纷上起到了至关重要的作用,硬件发展势头好,各种高清摄像头方便清晰拍摄车前路面情况和车尾情况,360度无死角跟踪行车,再结合近几年热门的人工智能模型分析软件,可以对车前运动的行人,动物,道路设施进行检测或分类,辅助判断法律纠纷案件。至于振动信号综合检测及分析系统,这个则是早年间就有的项目,不过很多时候受限于车载嵌入式系统硬件性能,对于振动信号的检测和分析只能算是勉强够用的情况,而如今像米尔RK3576开发板这种硬件系统,由ARM核和FPGA核进行PCIE高速通信,由ARM核做软件代码的工作,比如由FFT库对振动信号进行分析,由FPGA核即赛灵思XC7A25T做高速硬件采集,两个核相辅相成,取长补短,各自做擅长的工作,两者通过PCIE进行高速通信,就很适合现在的汽车零部件松动与振动信号综合检测及分析。特此向米尔科技和电子发烧友论坛申请视米尔RK3576开发板,完成上述的行车记录仪图像分类汽车零部件松动与振动信号综合检测及分析系统。 项目详细内容: 1.米尔RK3576开发板的运行板载QT程序,使用qchart控件显示松动与振动信号的时域信号及通过FFT转换得来的频域信号,在显示的过程中,对FFT结果帧进行信号峰值求和统计,信号峰值强度统计,初定信号时域帧为X轴1000个点,Y轴250个点,那么经过FFT处理的信号频域帧为X轴500个点,Y轴250个点,信号峰值求和统计和信号峰值强度统计为1分钟统计一次结果并实时显示,也可以显示每一秒每一帧的峰值强度,这些工作能充分发挥米尔RK3576的CPU性能; 2.米尔RK3576开发板的XC7A25T FPGA核通过并口读取AD7606模块的16位模拟电压数据,AD7606模块连接电容振动传感器,传感器贴合到汽车零部件上,XC7A25T存到1000个数据为一帧,通过PCIE接口发送至视米尔RK3576,希望厂商能给定XC7A25T核直接读取AD7606模块并上发的固件; 3.米尔RK3576开发板的I.MX 8mini驱动PCIE接口的驱动由我自行移植,使用现成驱动或重新编译源码插入都可; 4.米尔RK3576开发板的通过V4L2库读取USB UVC免驱高清摄像头数据,并移植TenserFlowlite物体归类(classify)模型和源码,将结果图像帧显示在视美泰M-K1HSE核板载程序上。 项目硬件准备: 1.米尔RK3576开发板 2.USB UVC免驱高清摄像头 3.AD7606模块 4.电容振动传感器 项目软件准备: 1.FFTW库 2.QT库
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13:4505-16
本人在物联网行业深耕十年之久,对于机器学习、图像识别、各类传感器、以及大数据分析有丰富的经验,曾参与设计和实现高铁供电系统的接触网振动监测、张力监测等实时监测、预警、AI分析、大数据故障预警等,为铁路安全运行做出贡献。而现如今,小汽车家家户户都有,一些高级车辆均有自动巡航、道路故障预警等功能,可以大多数代步车靠驾驶员判断安全,若遇到道路坍塌、泥石流等往往反应不过来,导致丢掉生命的案例时有发生,陕西柞水高速坍塌使多人丢失生命,因此有了研发道路安全预警的想法,并为之行动。想研发一款可以通过图像分析、温湿度传感器、雷达探测等技术监测道路下沉、坍塌、泥石流等等情况,进行提前语音提醒给车主,让车主提前做好紧急制动、紧急应变,减少悲剧发生。 项目计划: 1、根据文档快速学习米尔RK3576开发板; 2、结合图像采集、TensorFlow深度学习,做大量道路图像分析,训练模型,用于提前感知泥石流、山体滑坡、道路坍塌、前方交通事故等紧急情况; 3、结合雷达和官方高架桥高度数据,用于感知道路桥梁下沉和坍塌、倾斜等情况,结合大数据分析,提前给出预警和车主反映时间; 4、项目计划用1个月完成,主要前期数据采集、训练集处理、深度学习模型训练等; 5、项目持续测试、优化指导满足最初设想,既可以提前感知到预警并语音提示,有留给车主充足的反应时间或规避危险的语音操作; 预计成果: 1、发掘米尔RK3576开发板强大的性能和高效的视频处理能力和优秀的边缘计算能力; 2、分享项目的开展、实施、研发过程;
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大雨淅淅

11:3705-16
项目名称:基于米尔RK3576开发板的智能楼宇应用 试用计划:试用计划:申请理由: 1、本人在物联网行业有8年的工作经验,目前带队智能楼宇相关开发任务,主要包括冷热机系统的物联网改造。 2、年前新立项项目有涉及到物联网主控选型,用于设备间智能化改造,目前正在对相关方案进行研究,选择了咱们的开发板 3、我们想通过开发板,简单试用、验证 我们既定的应用场景下的 智能交互功能 4、后期集成到底板成品中,并且会持续丰富 我们专用的软件技能 项目计划: 1、 用约一个星期的时间试用熟悉 米尔RK3576开发板的功能, 2、将语音开发板和我们现有物联网产品 ,进行简单连接通信,搭建未来成品的原型 预计成果: 1、 部分技术问题咨询、分享; 2、 简单的连接通信及最终可能的方案!
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jf_49040007

22:4505-15
申请理由:本人是学生党,在比赛和项目中负责嵌入式开发和AI应用,有在电子发烧友分享rk3588部署自定义的yolov5模型,RK3576可以开发十分有趣的应用,所以非常希望有机会能够为该开发板开发应用,分享自己的开发经验。本人在电子发烧友测评开发板都是用心去针对,而不是单纯水文章,自己分享的经验和教程也会同步到wiki和电子发烧友论坛,希望有机会能够尝试该开发板。 项目计划: (1)米尔RK3576开发板开发环境的搭建,开箱体验以及镜像烧写。 (2)训练安全帽检测yolov5s模型,测试模型的训练效果,并编写自定义部署yolov5教程 (3)搭建米尔RK3576开发板的docker模型部署环境,将安全帽模型部署于米尔RK3576开发板 (4)米尔RK3576开发板实机运行演示,对安全帽进行检测
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jf_1137202360

18:0105-15
1.精心制作开发板开箱视频,介绍开发板资源,视频分享在各大视频站。 2.开发环境搭建分享。 3.进行一些AI相关的应用测试分享。

申请合作