嵌入式Linux系统搭建

要想在RK3288上进行Linux开发，首先需要在嵌入式平台上移植一个Linux操作系统。

嵌入式Linux操作系统的移植可以分为一下几步：

①编译Linux内核

首先需要下载对应版本的内核源代码并在主机上安装好对应的交叉编译工具链，然后便可以开始编译内核，最后将编译好的内核和内存盘打包成boot.img镜像烧写到设备对应分区。

②创建Ubuntu根文件系统

使用miniroot创建并引导文件系统，下载到开发板后便可以启动初始的Ubuntu文件系统，然后对网络进行配置，重启联网便可以使用apt-get 命令安装桌面环境。

③外围设备驱动的安装

根据项目的设备使用情况安装对应驱动程序，本实验需要USB驱动、串口驱动、视频输出接口驱动、网口驱动和摄像头驱动。

（2）嵌入式深度学习框架搭建

嵌入式平台要想运行深度学习模型除了使用Open CV3版本以上的DNN模块外还可以使用Tegine深度学习框架。

Tengine是OPEN AI LAB 开发的一种用于嵌入式设备的轻便，高性能，模块化推理引擎。二者相比来说，Tegine在嵌入式平台更具有专业优势。

其针对ARM平台设计并实现了异构计算调度器，可以很大程度上优化嵌入式平台的计算性能，同时具备有动态规划内存使用功能，为嵌入式平台的AI网络模型提供多级并行计算能力。

Tengine框架的运行并不依赖于专用的AI芯片，这对于嵌入式设备成本控制和深度学习在嵌入式平台应用的普及来说至关重要。

很多ARM架构的处理器都可以通过移植该框架进行深度学习开发与应用。

在RK3288嵌入式平台搭建Tengine AI推理框架可以分为以下几步：

①在OPEN AI LAB 官网下载开源版本的Tengine框架源代码；

②在Linux系统安装相应依赖：

libprotobuf-dev、protobuf-compiler、libopencv-dev；

③修改配置文件makefile_config：

CONFIG_CAFFE_SERIALIZER=y（设置平台所用的模型类别为CAFFE）； CONFIG_ARCH_BLAS=y（本平台为ARM32，所以需要打开这项设置）；

④编译Tengine源代码；

⑤下载官方模型测试Tengine框架是否可用。