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标题: 深入学习恩智浦 GoPoint：探索 AI Demo 与嵌入式 AI 开辟 [打印本页]

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作者: 飞不高    时间: 2025-3-19 11:33
标题: 深入学习恩智浦 GoPoint：探索 AI Demo 与嵌入式 AI 开辟


在人工智能与嵌入式系统融合的时代，开辟者需要高效的工具来快速验证和优化 AI 应用。NXP（恩智浦）推出的 GoPoint
是一个专注于 AI Demo 体验和嵌入式 AI 开辟 的平台，它提供了一系列 预构建的 AI 演示（Demo），涵盖 机器学习（ML）、计算机视觉、智能监控、语音控制 等范畴，帮助开辟者快速上手并深入学习 AI 在嵌入式系统中的应用。
1. 什么是 GoPoint
？

GoPoint
是 NXP 官方提供的 AI 体验平台，集成在 i.MX Yocto BSP 中，并随 BSP 版本更新同步升级。GoPoint
旨在 简化 AI 在 i.MX 处置处罚器上的部署和验证，开辟者无需复杂的编译和配置，即可直接运行 AI 模子。
主要特点：

• 集成 AI 相干框架：支持 TensorFlow Lite、NNStreamer，优化嵌入式 AI 推理。
  
• 提供多个 AI 预构建 Demo：涵盖 计算机视觉、目的检测、姿态估计、语音识别 等焦点 AI 任务。
  
• 优化 NPU（神经处置处罚单位） 加速：使 AI 计算效率更高，适用于边缘 AI 设备。
  
• 定期更新：每季度随 BSP 版本更新，持续优化 AI 体验。
  

2. 适用的开辟板

GoPoint
主要支持 NXP i.MX 处置处罚器，特殊适用于 AI 任务的嵌入式平台：

• FRDM-IMX93（基于 i.MX 93，支持 AI 任务优化）
  
• i.MX 8M Plus（内置 NPU，得当 AI 加速）
  
• 其他支持 AI 的 i.MX 平台
  

3. GoPoint
AI 体验：预构建 AI Demo

GoPoint
提供了丰富的 AI 体验 Demo，涵盖多个计算机视觉与 AI 任务，适用于边缘 AI 学习。
Demo 名称功能形貌Image Classification（图像分类）使用 NNStreamer 进行图像分类，适用于单对象识别任务。Object Detection（目的检测）运行 目的检测模子，检测图像中的对象，并生成 界限框+类别标签。Selfie Segmenter（自拍分割）使用 NPU 加速 人像分割，可用于配景替换或特效应用。i.MX Smart Fitness（智能健身）运行 姿态估计模子，跟踪健身动作，如深蹲。DMS（Driver Monitor System）驾驶员监控系统，检测 人脸、面部特征、吸烟/打电话。ML Benchmark（ML 基准测试）基于 TensorFlow Lite，测试 CPU vs NPU 的 ML 运行性能。Video Test（视频测试）运行 GStreamer 播放摄像头视频或测试源视频。i.MX Smart Kitchen（智能厨房）基于 LVGL GUI + 语音控制，模仿智能厨房。i.MX E-Bike VIT（智能电动车）基于 LVGL GUI + 语音控制，模仿智能电动车交互。 4. 范例示例：Object Detection Demo（目的检测）

目的检测（Object Detection）是计算机视觉中的焦点任务之一，其目的是在图像中检测特定类别的物体，并为每个检测到的对象提供 界限框（Bounding Box） 和 类别标签（Class Label）。
在 GoPoint
平台中，Object Detection Demo 使用 NNStreamer 运行一个预训练的目的检测模子，可以及时检测不同类别的物体，如 水果、车辆、人脸等。
工作原理

• 输入图像或视频流。
  
• 模子分析图像并识别目的类别。
  
• 生成界限框并标注类别名称（如 “banana”、“orange”、“carrot”）。
  
• 输出检测结果，并可进一步用于智能分析或控制系统。
  

应用场景

• 智能零售：主动识别商品类别，优化库存管理。
  
• 主动驾驶：检测行人、车辆、交通标记，进步驾驶安全性。
  
• 工业主动化：识别流水线上的物品，辅助机器人分拣。
  
• 智能安防：及时监测特定物体或人员，进步安全性。
  

该 Demo 使用 NPU（神经处置处罚单位）加速推理，在嵌入式设备上实现高效的目的检测。相较于纯 CPU 推理方式，NPU 可以大幅降低计算延迟，使其适用于 及时 AI 计算。

i.MX Smart Fitness 通过 AI 姿态估计（Pose Estimation），展示了如何使用 i.MX 处置处罚器的 NPU 加速 AI 模子，实现及时人体运动分析。
工作原理

• 检测人物并识别人类骨架。
  
• 预测 33 个 3D 关键点（Keypoints），生成完备的 身体姿态模子。
  
• 追踪健身动作，如 深蹲（Squats），并提供 AI 反馈。
  

应用场景

• 健身 AI 助理：主动检测运动姿势，优化训练效果。
  
• 康复医疗：追踪患者的运动状态，提供及时数据分析。
  
• 智能监控：用于 AI 运动分析，检测特定动作。
  

该 Demo 充实使用 NPU 加速推理，相较于纯 CPU 计算，能大幅提升 AI 计算效率。

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5. 如何开始学习 AI Demo？

（1）硬件预备

• NXP FRDM-IMX93 开辟板（或其他支持 AI 的 i.MX 开辟板）。
  
• USB 串口调试工具（如 Tera Term、Minicom）。
  
• Yocto BSP 预装在开辟板上（默认包含 GoPoint
  AI Demo）。
  

（2）运行 AI Demo

• 连接串口：
  
  
  
  • 通过 USB-UART 连接 FRDM-IMX93 开辟板，打开串口终端（波特率 115200）。
    
  • 启动开辟板，进入 Yocto Linux 终端。
    
  
  
• 运行 GoPoint
  AI Demo：
  
  
  
  • 在终端输入命令：
    1. GoPoint

    复制代码
  • 进入 GoPoint
    主界面，列出所有 AI 体验 Demo。
    
  
  
• 选择并运行 Demo：
  
  
  
  • 使用键盘输入编号，选择需要测试的 AI 任务（如 “i.MX Smart Fitness”）。
    
  
  

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6. AI 方向学习路径

如果您希望 深入学习 AI Demo 及嵌入式 AI 技能，可以按照以下路径：
（1）初学者路径

• 学习 i.MX 处置处罚器架构。
  
• 了解 TensorFlow Lite、NNStreamer 的基础概念。
  
• 使用 GoPoint
  运行 AI Demo，熟悉 AI 推理流程。
  

（2）进阶 AI 开辟路径

• 研究 NNStreamer 在 i.MX 处置处罚器上的优化。
  
• 了解 NPU 硬件加速，研究 模子量化（Quantization）。
  
• 运行 ML Benchmark，对比 CPU vs NPU 的 AI 计算效率。
  

（3）嵌入式 AI 实践路径

• 深入学习 GStreamer，优化 AI 视频流处置处罚。
  
• 研究 LVGL GUI 开辟，打造 AI 交互界面。
  
• 联合 VIT 语音智能技能，开辟多模态 AI 应用。
  

GoPoint
提供了便捷的 AI 体验平台，得当 AI 研究者和嵌入式开辟者快速探索 AI 在 i.MX 平台上的应用。如果您想进一步深入 AI 范畴，可以沿着上述学习路径徐徐进阶！

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