資料介紹
描述
什么是 TDA4VM?
邊緣 AI 允許嵌入式設備捕獲數據,然后對其做出決策,而無需外部連接到服務器。隨著數據量的增加,對更強大的處理器和模型的需求也在增加。Texas Instruments 的 TDA4VM 包含雙 Arm Cortex-A72 CPU、DSP、深度學習、視覺和多媒體加速器,以及用于連接相機、網絡和顯示器的充足外部連接。

憑借如此高效的封裝中的所有這些功能,邊緣 AI 應用程序的潛力幾乎是無限的。
SK -TDA4VM 入門套件具有多種相機連接器、用于 WiFi/藍牙卡的 M.2 E-key 連接器、4GB LPDDR4 內存、大量 USB 端口、一個 DisplayPort 連接器,是開始構建原型的快速方法到 4K 分辨率,以及支持 1080p 輸出的 HDMI 端口。
連接外設
開始時,以太網、HDMI、微型 USB 和 USB 攝像頭電纜都已插入評估套件。由于 5-20VDC 的電源輸入要求和 5000mA 的最大輸出電流,因此使用了具有 USB Power Delivery (PD) 功能的 65W USB C 電源。
刷入操作系統
在 TDA4VM 上啟動操作系統之前,首先需要將其加載到存儲設備上。在這種情況下,使用了 Micro SD 卡,這需要將每個開關的處理器啟動模式設置 DIP 開關 (SW1) 設置為“關閉”位置。

接下來,應從此鏈接下載最新的操作系統映像,并使用Balena Etcher等實用程序將其寫入 SD 卡。版本 1.7.2 似乎有一個已知問題,但1.7.0已被驗證可以正常工作。

該映像適用于 16GB SD 卡,但可以在 Linux PC 上通過以下步驟擴展根文件系統:
#find the SD card device entry using lsblk (Eg: /dev/sdc)
#use the following commands to expand the filesystem
#Make sure you have write permission to SD card or run the commands as root
#Unmount the BOOT and rootfs partition before using parted tool
umount /dev/sdX1
umount /dev/sdX2
#Use parted tool to resize the rootfs partition to use
#the entire remaining space on the SD card
#You might require sudo permissions to execute these steps
parted -s /dev/sdX resizepart 2 '100%'
e2fsck -f /dev/sdX2
resize2fs /dev/sdX2
#replace /dev/sdX in above commands with SD card device entry
首次開機
現在插入 Micro SD 卡并正確選擇相關的啟動模式,而無需連接電源,現在可以通電了。啟動和顯示墻紙的時間應該少于 20 秒。參考下面的SK板連接和開機時屏幕上顯示的墻紙:

可以通過 UART 上的微型 USB 電纜在連接的主機上查看引導日志115200bps
。一旦啟動并查看登錄提示,只需以root
用戶身份登錄,無需密碼。

遠程開發
與其他單板 Linux 計算機一樣,SK-TDA4VM 支持開箱即用的 SSH,與 UART 終端相比,這使得開發應用程序更加容易。Texas Instruments 建議使用 VS Code 以及可以根據這些說明安裝的“遠程開發擴展包” 。添加擴展后,只需添加屏幕上顯示的主機 IP 地址并將用戶設置為root
.

運行基于 Python 的演示
現在一切都已啟動并運行,最后一步是在一些數據上實際運行模型并查看結果。方便的是,之前閃存的操作系統映像已經包含一個用 Python 和 C++ 編寫的示例演示程序,以及位于/opt/edge_ai_apps/data
. 所有這些文件都可以在 下找到/opt/edge_ai_apps
,Python 示例位于該apps_python
目錄中。要啟動演示,只需在/opt/edge_ai_apps/apps_python
目錄中執行以下命令:
root@tda4vm-sk:/opt/edge_ai_apps/apps_python# ./app_edgeai.py ../configs/image_classification.yaml
注意../configs/image_classification.yaml
是如何作為第一個參數傳遞給程序的。此文件包含有關演示應如何運行的配置,包括輸入、輸出、模型和流,詳細說明了先前元素的組合方式。默認情況下,流程將采用input0
(網絡攝像頭/dev/video2
),將其傳遞給 MobileNetV2 模型,然后通過 HDMI 端口顯示生成的幀,但也可以使用其他輸入、模型和輸出。

?
下一步
yaml
通過添加新輸入更改配置文件、將當前模型與 中找到的其他模型交換/opt/model_zoo
,甚至通過運行以下命令使用模型下載器工具下載新模型,您可以隨意進行試驗:
root@tda4vm-sk:/opt/edge_ai_apps# ./download_models.sh

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