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RK3588/RKNN边缘AI交付

共计 30 章节

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目标=RK3588与RKNN边缘AI… · 核心概念 · 整体框架与交付流程概览

课程导入RK3588

RK3588硬件架构

目标=CPU/GPU/NPU/VPU… · 内存与存储 · 典型开发板与接口资源

RK3588硬件架构

目标=RKNN-Toolkit2 · RKNPU2 · Runtime

模型转换基础

目标=从ONNX/TensorFlo… · 配置参数与常见错误

模型转换基础ONNX/TensorF…

模型量化原理

目标=对称/非对称量化 · 逐层/逐通道量化 · 混合量化与精度评估方法

模型量化原理目标=对称

目标=使用RKNN-Toolkit2… · 校准集构建 · 精度调优与量化感知训练入门

量化实战RKNN-Toolkit…

模型优化策略

目标=算子融合 · 剪枝 · 蒸馏

模型优化策略目标=算子融合

RKNN模型推理

目标=Python/C++ API · 零拷贝 · 多线程

RKNN模型推理

NPU内存与性能分析

目标=内存布局 · DMA · 带宽瓶颈

多模型与多任务调度

目标=多核NPU分配 · 模型并行 · 流水线设计与资源竞争处理

多模型多任务调度

视频编解码与AI结合

目标=MPP硬件编解码 · 零拷贝视频流 · RTSP/RTMP输入与AI推理集成

AI视频编解码

图像预处理加速

目标=RGA硬件缩放/裁剪/格式转换 · 与NPU协同的预处理流水线

图像预处理加速RGA

RK3588外设与AI应用

目标=GPIO · I2C · SPI

边缘AI部署架构

目标=Docker容器化 · 系统裁剪 · OTA升级

模型安全与保护

目标=模型加密 · 授权管理 · 安全启动与防逆向基本方法

模型安全保护

案例实战一

目标=图像分类——从训练到RKNN部… · 精度与速度调优全流程

案例实战一RKNN

案例实战二

目标=目标检测——YOLO系列模型转… · 量化 · 后处理与多路视频推理

案例实战二YOLO

案例实战三

目标=语义分割——DeepLab/U… · 高分辨率输入优化与实时性调优

案例实战三DeepLab/U

案例实战四

目标=人脸识别——RetinaFac… · 活体检测与门禁系统集成

案例实战四RetinaFac

案例实战五

目标=语音唤醒与识别——音频预处理 · KWS/ASR模型部署与低延迟优化

案例实战五目标=语音唤醒

案例实战六

目标=多模态应用——视觉+语音融合 · 大模型边缘部署与RKLLM入门

案例实战六目标=多模态应用

常见问题排查

目标=模型转换失败 · 推理结果异常 · NPU报错

常见问题排查目标=模型转换失…

精度与性能权衡

目标=量化误差分析 · 层敏感度 · 混合精度与手动回退策略

精度性能权衡

功耗与散热管理

目标=DVFS · 温度监控 · 功耗测量与长时间稳定运行策略

功耗散热管理

生产环境交付

目标=固件定制 · 批量烧录 · 产测流程

生产环境交付目标=固件定制

目标=端到端边缘AI产品——需求分析 · 方案设计 · 开发迭代与验收标准

综合提升一

目标=RKNN高级特性——自定义算子 · 动态形状 · 多输入输出与模型加密

综合提升一RKNN

综合提升二

目标=异构计算协同——CPU/GPU… · OpenCL与RGA混合编程

综合提升二CPU/GPU

综合提升三

目标=边缘AI系统集成——与云平台通… · MQTT/HTTP · 数据回传与远程更新

综合提升三AI

课程总结与展望

目标=知识体系回顾 · 交付检查清单 · RKNN生态趋势与持续学习路径

课程总结目标=知识体系回…