林峰重新整理文档

Author: xiaomao.zhu

AI开发/3.基于华山派开发板的图像分类.assets/image-20221226090124738.png

@@ -131,7 +131,7 @@ model_deploy.py \
 
 > 成功运行会有以下文件
 
-![image-20230110210856379](3.基于华山派开发板的图像分类.assets/image-20230110210856379.png)
+![image-20230110210856379](../assert/AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类/image-20230110210856379.png)
 
 
 
@@ -152,7 +152,7 @@ cd install_samples
 
 运行成功效果显示：
 
-![image-20230110213414853](3.基于华山派开发板的图像分类.assets/image-20230110213414853.png)
+![image-20230110213414853](../assert/AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类/image-20230110213414853-167396730769611.png)
 
 
 
@@ -188,7 +188,7 @@ cd cvitek_tpu_samples
 
 > 注意`cvitek_tpu_sdk/cmake/toolchain-riscv64-linux-musl-x86_64.cmake`文件需要做一些修改，将交叉工具链改成全路径
 
-![image-20221228105800687](3.基于华山派开发板的图像分类.assets./image-20221228105800687.png)
+![image-20221228105800687](../assert/AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类/image-20221228105800687-16739673036339.png)
 
 编译例程，
 
@@ -342,9 +342,9 @@ cd cvitek_tpu_sdk && source ./envs_tpu_sdk.sh && cd ..
 
 测试图片以及输出如下，
 
-![image-20221226090427389](3.基于华山派开发板的图像分类.assets./image-20221226090427389.png)
+![image-20221226090427389](../assert/AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类/image-20221226090427389-16739672774805.png)
 
-![image-20221226090401558](3.基于华山派开发板的图像分类.assets./image-20221226090401558.png)
+![image-20221226090401558](../assert/AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类/image-20221226090401558-16739672701193.png)
 
 
 
@@ -394,7 +394,7 @@ tar zxf cvimodel_samples_cv181x.tar.gz
 ./cvitek_tpu_samples/build/classifier_fused_preprocess/cvi_sample_classifier_fused_preprocess ./cvimodel_samples/mobilenet_v2_fused_preprocess.cvimodel ./cvitek_tpu_samples/data/cat.jpg ./cvitek_tpu_samples/data/synset_words.txt
 ```
 
-![image-20221226090647462](3.基于华山派开发板的图像分类.assets./image-20221226090647462.png)
+![image-20221226090647462](../assert/AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类/image-20221226090647462-16739672893767.png)
 
 
 

AI开发/3.基于华山派开发板的图像分类.md AI开发/AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类.md

@@ -131,7 +131,7 @@ scp yolov5s.cvimodel [email protected]:/mnt/data/
 
 整个过程文件目录如下：
 
-![image-20230110144236933](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20230110144236933.png)
+![image-20230110144236933](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20230110144236933.png)
 
 ### 编译demo
 
@@ -154,7 +154,7 @@ cd cvitek_tpu_samples
 在编译demo之前，做以下修改，
 > 注意`cvitek_tpu_sdk/cmake/toolchain-riscv64-linux-musl-x86_64.cmake`文件需要做一些修改，将交叉工具链改成全路径
 
-![image-20221228105415078](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20221228105415078.png)
+![image-20221228105415078](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20221228105415078.png)
 
 然后编译例程，
 ```sh
@@ -342,7 +342,7 @@ ret = CVI_NN_RegisterModel(argv[1], &model);
 
 整理如下
 
-![image-20221226090026685](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20221226090026685.png)
+![image-20221226090026685](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20221226090026685.png)
 
 声明环境
 
@@ -359,11 +359,11 @@ cd cvitek_tpu_sdk && source ./envs_tpu_sdk.sh && cd ..
 
 输出如下，并且输出了图片
 
-![image-20221226085301746](../assert/基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20221226085301746.png)
+![image-20221226085301746](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20221226085301746.png)
 
 对比前后图片如下
 
-![demo](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/demo.jpg)![out](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/out.jpg)
+![demo](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/demo.jpg)![out](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/out.jpg)
 
 
 
@@ -411,8 +411,8 @@ tar zxf cvimodel_samples_cv181x.tar.gz
 ./cvitek_tpu_samples/build/samples_extra/detector_yolov5_fused_preprocess/cvi_sample_detector_yolo_v5_fused_preprocess cvimodel_samples/yolov5s_fused_preprocess.cvimodel demo.jpg out.jpg
 ```
 
-![image-20230109085612226](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20230109085612226.png)
+![image-20230109085612226](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/image-20230109085612226.png)
 
 输出图片
 
-![demo](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/demo.jpg)![out](../assert/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测/out.jpg)
+![demo](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/demo-16739673913728.jpg)![out](../assert/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测/out-167396739302210.jpg)

AI开发/4.基于华山派开发板的yolov5目标检测.md AI开发/AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测.md

@@ -5,12 +5,13 @@
 
 > note：使用前请确保配置好相关环境，未配置见《软件安装编译环境搭建》
 
-> param_config.ini文件！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！（等待ov5764的ini文件更新）
+> param_config.ini文件！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！（因更换，ov5764的ini文件更新）
 
 
 # IPCam网络摄像头
 
 
+
 ## 1、如何编译IPcam
     # 配置编译环境
     1.cd cvi_media_sdk/
@@ -46,9 +47,9 @@
 
 > windows下VLC播放器设置
 
-<img src="../assert/1.IPCam网络摄像头/image-20221212152348817.png" alt="image-20221212152348817" style="zoom:67%;" />
+<img src="../assert/AI开发-3.IPCam网络摄像头/image-20221212152348817.png" alt="image-20221212152348817" style="zoom:67%;" />
 
-<img src="../assert/1.IPCam网络摄像头/image-20221212152358240.png" alt="image-20221212152358240" style="zoom:67%;" />
+<img src="../assert/AI开发-3.IPCam网络摄像头/image-20221212152358240.png" alt="image-20221212152358240" style="zoom:67%;" />
 
 
 
@@ -107,6 +108,8 @@ thickness       = 4
 
 
 
+
+
 **屏幕显示元素配置**
 
 ```
@@ -206,16 +209,16 @@ model_path_mask  = "/mnt/data/ai_models//mask_classifier.cvimodel"
 
 > face detection with mask
 
-![face](../assert/1.IPCam网络摄像头/face.gif)
+![face](../assert/AI开发-3.IPCam网络摄像头/face.gif)
 
 
 
 > pedestrian detection with (red if intrusion)
 
-![pedestrian](../assert/1.IPCam网络摄像头/pedestrian.gif)
+![pedestrian](../assert/AI开发-3.IPCam网络摄像头/pedestrian.gif)
 
 
 
 #### 3.2.1 GC2093摄像头
 
-同上。
+同上。

AI开发/1.IPCam网络摄像头.md AI开发/AI开发-3.IPCam网络摄像头.md

@@ -117,6 +117,8 @@ CONFIG_NFC_SUPPORT=y							#NFC支持
 
 
 
+
+
 > 输出结果如下
 
 ```shell
@@ -249,7 +251,7 @@ idx:0  liveness score:0.020436
 
 > 屏幕显示如下
 
-<img src="../assert/2.智能门禁/image-20221212152514365.png" alt="image-20221212152514365" style="zoom:20%;" />
+<img src="../assert/AI开发-4.智能门禁/image-20221212152514365.png" alt="image-20221212152514365" style="zoom:20%;" />
 
 
 

AI开发/2.智能门禁.md AI开发/AI开发-4.智能门禁.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+typora文档偏好设置图片保存路径改为：../assert/${filename}/
+
+文件目录结构如下：
+
+.
+├── AI开发
+│   ├── AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类.md
+│   ├── AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测.md
+│   ├── AI开发-3.IPCam网络摄像头.md
+│   └── AI开发-4.智能门禁.md
+├── assert
+│   ├── AI开发-1.基于华山派开发板的图像分类
+│   ├── AI开发-2.基于华山派开发板的yolov5目标检测
+│   ├── AI开发-3.IPCam网络摄像头
+│   ├── AI开发-4.智能门禁
+│   ├── 产品介绍-电路设计介绍
+│   ├── 产品介绍-芯片介绍
+│   ├── 开发指南-10.awtk-GUI界面移植应用
+│   ├── 开发指南-1.烧录固件
+│   ├── 开发指南-2.开发板快速使用验证
+│   ├── 开发指南-3.编译开发示例_HelloWorld
+│   ├── 开发指南-4.GPIO基本操作
+│   ├── 开发指南-5.串口连接调试
+│   ├── 开发指南-6.wifi调试及应用
+│   ├── 开发指南-6.无线模块调试及应用-wifi
+│   ├── 开发指南-7.视频处理-HDMI及双摄
+│   ├── 开发指南-8.音频处理-录放音
+│   ├── 开发指南-9.USBHUB调试及外设使用
+│   ├── 环境搭建-获取最新代码
+│   ├── 环境搭建-软件安装编译环境搭建
+│   ├── 硬件设计-PCB设计要点
+│   └── 硬件设计-原理图设计要点
+├── md2pdf
+│   ├── 3.基于华山派开发板的图像分类.pdf
+│   ├── 4.基于华山派开发板的yolov5目标检测.pdf
+│   ├── AI开发-1.IPCam网络摄像头.pdf
+│   ├── AI开发-2.智能门禁.pdf
+│   ├── 产品介绍-电路设计介绍.pdf
+│   ├── 产品介绍-芯片介绍.pdf
+│   ├── 开发指南-10.TPU开发指南.pdf
+│   ├── 开发指南-1.烧录固件.pdf
+│   ├── 开发指南-2.开发板快速使用.pdf
+│   ├── 开发指南-3.GPIO基本操作.pdf
+│   ├── 开发指南-4.串口连接调试.pdf
+│   ├── 开发指南-5.编译开发示例_HelloWorld.pdf
+│   ├── 开发指南-6.HDMI及双摄显示.pdf
+│   ├── 开发指南-7.显示屏和GUI图形化界面.pdf
+│   ├── 开发指南-8.多媒体软件开发指南.pdf
+│   ├── 开发指南-9.IVE开发指南.pdf
+│   ├── 环境搭建-获取最新代码.pdf
+│   ├── 环境搭建-软件安装编译环境搭建.pdf
+│   ├── 硬件设计-PCB设计要点.pdf
+│   └── 硬件设计-原理图设计要点.pdf
+├── README
+├── 产品介绍
+│   ├── 产品介绍-电路设计介绍.md
+│   └── 产品介绍-芯片介绍.md
+├── 参考文档
+│   ├── CV1812H开发课文档(SOPHGO Confidential)
+│   ├── CV181x IVE软件开发指南_v1.0.0.1.pdf
+│   ├── CVITEK_TPU开发指南1.5.pdf
+│   ├── CVITEK_TPU快速入门指南1.5.11.pdf
+│   └── 媒体软件开发参考_V1.0.1.1.pdf
+├── 开发指南
+│   ├── 开发指南-10.awtk-GUI界面移植应用.md
+│   ├── 开发指南-1.烧录固件.md
+│   ├── 开发指南-2.开发板快速使用.md
+│   ├── 开发指南-2.开发板快速使用验证.md
+│   ├── 开发指南-3.编译开发示例_HelloWorld.md
+│   ├── 开发指南-4.GPIO基本操作.md
+│   ├── 开发指南-5.串口连接调试.md
+│   ├── 开发指南-6.无线模块调试及应用-wifi.md
+│   ├── 开发指南-7.视频处理-HDMI及双摄.md
+│   ├── 开发指南-8.音频处理-录放音.md
+│   └── 开发指南-9.USBHUB调试及外设使用.md
+├── 环境搭建
+│   ├── 环境搭建-获取最新代码.md
+│   └── 环境搭建-软件安装编译环境搭建.md
+├── 硬件设计
+│   ├── 硬件设计-PCB设计要点.md
+│   └── 硬件设计-原理图设计要点.md
+└── 课程介绍部分
+    ├── 宣传图.emf
+    ├── 宣传图.jpg
+    ├── 封面原图.png
+    ├── 课程介绍.docx
+    └── 课程目录.xlsx
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