1，根据文档，快速入门 2，通过传统广告机案例，来制定实现AI广告机的应用开发的方案 3，项目开展，计划实施 4，项目调试，优化，分享

申请理由： 本人深入Linux嵌入式设计和神经网络训练和量化多年，有着丰富的开发设计经验。曾在天池举办的多项人工智能比赛中获得不错的成绩，此外本人还参与设计过多种嵌入式及边缘计算项目，包括基于ESP32S3的人脸识别门禁、基于ESP32S3的猫狗分类器、基于imx6ull的远程视频监测系统以及基于rk3576的大语言模型智能对话机器人。熟悉Linux、C编程以及rknn的模型量化部署。此外本人还热衷于项目技术分享，在CSDN及电子发烧友论坛中分享过许多项目设计过程以及经验，并在github上开源过多个项目。想要借助电子发烧友和米尔提供的这次机会，充分利用RK3576的强大特性，进一步深入学习多人实时人脸识别的训练及部署，设计并开源分享一个人流密集区域的实时监控与黑名单人员识别系统。因为在大流量区域，如机场、火车站、地铁站、大型商场等，每天都有大量人员进出。传统的安全监控手段依赖于人工观察和手动核查，效率低下且容易出现疏漏。使用多人实时人脸识别技术可以显著提升安全监控的效率和准确性，并且能够及时发现并处理通缉在逃人员或黑名单人员，保障公共安全。 项目计划： 1. 在PC端使用InsightFace完成人脸检测、人脸对齐和人脸识别的全流程验证，确保达到预期的识别效果。 2. 使用RKNN Toolkit对已验证的模型进行量化和格式转换，转换为RK3576兼容的RKNN格式。 3. 在RK3576开发板上实现摄像头的实时数据采集，将视频流传入人脸识别系统，确保数据处理的实时性。 4. 加载转换好的RKNN模型，并在RK3576上实现实时推理，以检测和识别视频流中的人脸。 5. 利用OpenCV-Mobile库进行图像裁剪和人脸区域对齐，提取并比对人脸特征向量，实现多人实时人脸识别。 6. 完成以上模块的集成测试，验证系统在多人的密集场景中实时识别的稳定性和准确性。 7. 整理项目流程、测试数据和技术文档，并在GitHub上开源代码，提供详细的设计和部署说明。 预计成果： 基于米尔-RK3576开发板设计并开源分享一个人流密集区域实时监控与黑名单人员识别系统项目，完成代码部分的编写及测试，整理文档并开源。

测试功能

基于米尔-RK3576开发板的快递站包裹分拣与防疫综合管理系统 申请背景：物流行业是当今的社会支柱行业，一个快递站一天要处理成千上万的快件并匹配对应分拣员信息，所需数据流量巨大，因此需要一款高主频的处理器处理这些大流量数据，并且，现如今的物联网无线快递扫描枪扫描虽然响应速度快，但是与服务器的通信延迟非常高，而且现在市面上的扫描枪大多是搭载安卓系统的性能一般的扫描枪，因此扫描枪用户体验（分拣员体验）并不理想，我的设想是，如果米尔-RK3576开发板搭载Linux系统使用USB接口直连扫描枪，精简化系统可以节约CPU和内存资源并降低功耗，直连摄像头并结合AI算法分析快递包裹类型/记录外观，开发板内建数据库用于数据暂存，米尔-RK3576开发板再通过千兆网口和DPDK驱动库直连服务器，DPDK是一种高效率，高度集成的网络驱动层代码接口，直接接管PCIE网卡，申请大页内存进行网络数据包收发，这样一整套相辅相成的体系，由米尔-RK3576开发板主控方案处理擅长的AI识别和硬件驱动工作，这样无论是响应速度还是与服务器沟通的速度都远超于现在的安卓扫描枪+物联网与服务器通信方案，并且用户体验也能提升（因为没有安卓系统导致的卡顿并降低因安卓系统后台代码运行所造成的功耗）。另外，像顺丰快递等快递站，最近因为疫情的关系也增加了许多相应的规则，比如取件人防疫信息管理，员工防疫信息管理，快递疫情路线，跟大数据有关的疫情物流管理工作变得尤为重要。也因此我想向电子发烧友论坛申请米尔-RK3576开发板，用于解决社会实际软硬件项目的问题，搭建一个物联网快递站包裹分拣与防疫综合管理系统。 项目详细内容： 1.米尔-RK3576开发板通过USB接口或GPIO接口连接不同类型的激光扫描枪，编写或套用现成驱动代码，结合NPU模块进行运算，优化代码结构，提高扫描枪响应速率和识速率； 2.米尔-RK3576开发板通过USB接口连接摄像头，摄像头通过AI算法识别快递包裹包装类型，颜色，尺寸，将信息记录于板内存储；通过AI算法识别分拣员拍照身份信息； 3.米尔-RK3576开发板连接显示输出设备，编写基于QT开发环境的应用程序，实现人机交互功能，可用于显示快递的各项信息； 4.米尔-RK3576开发板通过PCIE连接Intel I210高速千兆有线网口扩展板，与快递站服务器通信，提高包裹扫描效率，不采用无线物联网方案提高响应速度； 5.米尔-RK3576开发板工业接口连接工业用外接设备； 6.米尔-RK3576开发板搭建大数据中心，结合NPU模块进行运算，管理包裹疫情路线规避，取件人体温采集汇总，员工防疫信息汇总。 项目硬件准备： 1.米尔-RK3576开发板 2.USB扫描枪/GPIO激光扫描枪 3.显示输出设备 4.上位机服务器 5.PCIE接口的Intel 82573千兆网卡 项目软件准备： 1.米尔-RK3576开发板内核驱动源码 2.米尔-RK3576开发板板上编译环境 3.内建AI算法 4.DPDK驱动库（vfio/igb_uio） 5.ODP与OFP函数接口库

在物流行业快速发展的背景下，智能物流分拣系统已成为提升效率、降低成本的关键。以实现一个高效的智能物流分拣系统。在试用过程中，我计划首先根据文档对米尔RK3576开发板进行快速入门，熟悉其基本操作和配置。接着，我将深入学习开发板的相关技术和应用案例，以便更好地将其应用于我的项目中。 在需求分析阶段，我将与物流企业的相关人员进行深入沟通，了解他们对物流分拣系统的具体需求和期望。这将有助于我制定更加贴合实际的方案，并确保项目的成功实施。 在方案设计阶段，我将根据需求分析的结果，设计出一个基于米尔RK3576开发板的智能物流分拣系统方案。该方案将包括硬件选型、软件架构设计、机器视觉算法选择以及自动化控制策略等方面。 在硬件选型与组装阶段，我将根据方案设计的结果，选择合适的硬件组件，并进行组装和调试工作。这包括传感器、执行器、摄像头等关键组件的选型与集成。 在软件开发与调试阶段，我将负责编写系统的控制软件、机器视觉算法以及数据通信协议等。同时，我还将对软件进行详细的测试和调试工作，确保其稳定性和可靠性。 在系统集成与测试阶段，我将将所有硬件和软件组件进行集成，并进行系统的整体测试和调试工作。这将包括功能测试、性能测试以及稳定性测试等方面。 最后，我期待能够分享项目的成果和经验。我将通过社交媒体、技术论坛等途径，展示项目的实施过程、技术难点以及最终的项目成果。我相信这将为物流行业带来一定的价值并激发更多人的创新灵感。

本人从事编程10余年，能熟练使用STM、ESP、沁恒、复旦微、雅特力、国民技术等单片机。使用过树莓派、昉.星光、创龙、鸿蒙、米尔、润和、飞凌等嵌入式开发板。成功开发过汽车ECU综合测试架管理系统。 米尔-RK3576开发板基于 RK3576处理器开发。支持8K超清显示，四屏异显，配备丰富的高速数据通讯接口。因此非常想体验贵公司的这款开发板 ，基于米尔-RK3576开发板的行车记录仪图像处理/汽车运行振动信号综合检测及分析及数据库管理系统 申请背景：如今的行车系统中，对于各部件做振动监测，分析和归档工作是保证驾驶员和乘员重要的一环，即使不幸发生事故，对事故进行振动信号和数据库溯源也是为了避免后续不再发生惨剧，除此之外，行车记录仪也是行车系统中非常重要的软硬件组成部分，在减少法律纠纷上起到了至关重要的作用，摄像头迭代升级越来越高清和先进，连红外图像检测功能都有，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。米尔-RK3576开发板这种单板计算机硬件系统，ARM核性能极其强大，CPU封装中还自带了专门用于图像处理的NPU，Linux系统自带PCIE高速通信驱动比如riffa，可通过板载的PCIE接口连接FPGA扩展板进行高速信号采集工作，比如由FPGA核即赛灵思Artix 7做高速硬件采集，再由米尔-RK3576运行FFT库对振动信号进行分析，两个核相辅相成，取长补短，各自做擅长的工作，两者通过P CIE进行高速通信，读写速率都可达到100MB/s以上，就很适合现在的行车系统。特此向飞凌嵌入式和电子发烧友论坛申请米尔-RK3576开发板，完成行车记录仪图像处理与汽车运行振动信号综合检测及分析及数据库管理系统。 项目详细内容：1、米尔-RK3576开发板的软件、硬件资源，搭建开发环境。 2、linux下的以太网、USB2、SPI、I2C、串口、CAN、PWM、GPIO等接口等外设的驱动与使用。 3.米尔-RK3576开发板安装Ubuntu20.04，使用apt安装运行板载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RK3576的CPU性能； 4.米尔-RK3576开发板通过PCIE接口连接FPGA开发板，FPGA开发板通过并口读取AD7606模块的16位模拟电压数据； 5.米尔-RK3576开发板驱动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； 6.米尔-RK3576开发板通过V4L2库读取USB UVC免驱高清摄像头数据，并移植RKNN物体归类（classify）模型和源码，将结果图像帧显示在板载程序上，QT程序或者HTTP网页服务器； 7.米尔-RK3576开发板使用MYSQL数据库和线程队列操作对振动信号数据和摄像头图像进行管理。 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 5.FPGA开发板 项目软件准备： 1.FFTW库 2.QT库 3.MYSQL-Server-8.0 4.libmysql-client 5.riffa

使用过RK3588做过项目，看到RK3576是一颗比RK3588性价比更高的芯片，阉割掉的功能刚好是不需要的，想用它来验证，会基于mipicsi2来驱动摄像头，搭建rtsp服务器进行推流，同时使用它的npu来进行一个ai功能的开发。

本人一直从事物联网设备与系统相关产品开发，非常熟悉物联网各类传感器的数据采集，传感器通信，监控，报警以及数据分析，展示与应用等物联数据平台开发和移植。了解到米尔-RK3576工业级开发板基于RK3576芯片, 属于8核Cortex-A72 64位处理器。主频2.2GHZ，64位，车规级芯片，有USB2.0/3.0、UART,SDIO，CAN,SPI ,PWM，千兆以太网以及MIPI DSI等接口。同时支持3屏异显， 能够应用车辆智能产品，工业控制终端、多媒体等领域。 本人希望基于米尔-RK3576工业级开发板开发验证音频录音，音频特征分析，视频采集与与多媒体显示播放功能，达到采集图像并实时分写车内安全环境，作为一个车载智慧后视镜产品的技术原型。 试用计划： 1）、根据文档和例程，熟悉米尔-RK3576开发板开发环境和其基本资源； 2）、适配读取相关MIPI CSI 接口数据； 3）、通信功能调试，无线配网、以太网通讯； 4）、调试以太网络通讯接口； 5）、测试录音功能，以及板上音频特征处理，异常音频检测与报警 5）、移植开发ffmpeg 软件，完成在开发板上流式视频播放程序； 7）、项目总结与分享； 预计成果： 1）、开发环境安装及使用小技巧分享； 2）、部分demo实现与分享； 3）、与坛友互动交流； 4）、分阶段分享开发过程与开发成果 5）、录制开发成果视频，开发技术分享

申请理由 本人在深度神经网络研究探索多年，听说国产芯片支持神经网络算法，想尝试尝试感受下国产芯片的强大。使用此苹果版进行，计算机图像标定技术，图像识别，目标检测研究探索 项目计划 1.根据文档进行初步的学习和理解 2.安装评估板的开发环境，安装所需要的软件 3.三屏幕异显程序开发设计 4.摄像头驱动调试，视频流采集显示 5.人脸检测开发 6.车辆检测开发 7.人体动作识别开发 8.YOLO目标检测算法开发

随着工业、AIoT、智能出行等领域的快速发展，对于高性能、多功能硬件平台的需求日益增长。本次试用旨在利用 MYC - LR3576 核心板及开发板构建智能出行助手系统，评估其在复杂应用场景下的性能表现和适用性。 二、项目计划 （一）第一阶段：硬件与开发环境准备（第 1 - 2 天） 硬件检查与熟悉 对 MYC - LR3576 核心板及开发板进行外观检查，确保无损坏、引脚正常。 深入研究瑞芯微 RK3576 处理器的技术文档，了解其 8 核 6T 算力、NPU 加速器、3D GPU 等关键特性，以及双千兆以太网、PCIE2.1、USB3.2 等多种外设的功能和使用方法。 熟悉开发板上的多媒体接口，包括 HDMI、eDP、DP、MIPI - DSI、Parallel RGB、MIPI CSI、16M Pixel ISP 等，为后续的多媒体功能开发做准备。 开发环境搭建 根据官方指南，安装适用于 RK3576 处理器的交叉编译工具链、集成开发环境（IDE）。 配置开发环境，确保能够顺利编译和下载程序到开发板。 第二阶段：功能模块开发与测试（第 3 - 12 天） 语言识别功能 集成百度实时语音识别库到开发项目中。 编写音频采集程序，确保能够准确获取音频流。通过连接麦克风到开发板的合适接口，实现音频输入。 对采集到的音频流进行预处理，使其符合语音识别库的要求，然后调用语音识别库将音频流实时转换为文字。在不同环境下进行测试，包括安静环境、有一定噪音环境，验证对普通话、略带口音的中文和英文的识别准确率。 智慧生活功能 确定获取生活指数的数据源，可以是专业的气象或生活指数服务提供商的 API。 编写网络请求程序，通过开发板的网络接口（如以太网或 WIFI 模块）连接到数据源，获取所在地的过敏指数、穿衣指数、防晒指数等生活指数。 根据获取到的指数，设计算法生成参考建议，并在开发板的显示界面（如连接的显示屏）上展示给用户。在不同的季节和天气条件下进行测试，确保建议的合理性。 实时路况功能 选择合适的地图服务提供商，并获取其地图接入 API。 开发地图显示功能，利用开发板的图形处理能力在显示屏上展示地图界面。 编写程序通过 API 获取实时路况信息，将路况信息在地图上进行标注，如用不同颜色表示拥堵程度。在早晚高峰等不同时段进行测试，验证路况信息的及时性和准确性。 智能闹钟功能 设计闹钟设置界面，可以通过触摸屏或按键（根据开发板的输入设备）进行闹钟时间和日程提醒内容的设置。 编写定时器程序，利用开发板的时钟功能实现定时提醒。在不同的时间设置下进行测试，确保闹钟能够准确触发提醒，并且日程提醒功能正常。 （三）第三阶段：系统整合与优化（第 13 - 14 天） 系统整合 将各个功能模块的代码进行整合，确保它们之间的协同工作。例如，语言识别功能获取的指令可以触发智慧生活、实时路况或智能闹钟功能的相关操作。 处理不同功能模块之间的资源共享和冲突问题，如音频采集和地图显示可能同时占用一定的系统资源，需要进行合理调配。 优化 对整个系统的性能进行优化，特别是在语音识别和地图显示等对实时性要求较高的功能上。优化算法和数据结构，减少内存占用和提高运行效率。 优化电源管理，根据不同功能模块的使用情况，合理调整开发板的功耗，延长电池续航时间（如果是移动终端应用场景）。 （四）第四阶段：现场测试与调试（第 15 - 16 天） 现场部署 将开发完成的智能出行助手系统部署到实际的测试环境中，如安装在汽车中控台（如果是智能出行应用场景）或其他合适的位置。 测试与调试 在实际使用场景中对系统进行全面测试，检查各个功能在真实环境下的运行情况，包括语音识别的准确性、生活指数建议的实用性、路况信息的及时性和闹钟提醒的可靠性等。 针对测试过程中出现的问题，如语音识别受噪音干扰、路况信息更新不及时等进行调试和修复。 （五）第五阶段：总结与反馈（第 17 天） 试用总结 总结整个试用过程，包括开发过程中的经验、遇到的问题及解决方案。 评估 MYC - LR3576 核心板及开发板在智能出行助手系统开发中的性能表现，包括算力、多媒体处理能力、外设支持等方面的优势和不足。