Posted By CAVEDU 教育團隊 on 8 月 15, 2019 in Intel/Sertek, OpenVINO, Raspberry Pi, 教學文, 開發套件 | 4 comments

本篇文章將透過 OpenVINO™，將 TensorFlow 訓練好的模型執行於 Intel Movidius NCS 2 上，提高樹莓派車視覺辨識的推論速度；本次範例使用的硬體裝置有：

1. Logitech C170 Webcam
2. Intel Movidius 2
3. RK—自走車套件
4. RaspberryPi 3 Plus
5. 16 G SD 卡

在樹莓派安裝 OpenVINO™

1. 準備樹莓派，並灌好 Raspbian 作業系統

您可以到樹莓派官網下載最新的映像檔，燒錄到 SD 卡中來開機；如果您使用的是「RK–樹莓派神經網路自走車套件」，那就可以直接開啟終端機下載套件包。

2. 樹莓派開機，接上網路，打開終端機（Terminal）

樹莓派可以接上螢幕、鍵盤、滑鼠，也可以使用遠端桌面連線開啟終端機。

3. 輸入以下指令下載 OpenVINO™ 套件包

隨著版本更新，套件包的版號也會改變，本範例所使用的版本為「2018.5.445」。

cd $HOME
wget　https://download.01.org/openvinotoolkit/2018_R5/packages/l_openvino_toolkit_ie_p_2018.5.445.tgz

4. 解壓縮套件包

tar -xvf l_openvino_toolkit_ie_p_2018.5.445.tgz

（圖片來源：CAVEDU 提供）

解壓縮完成後，您會看到有一個叫做「inference_engine_vpu_arm」的資料夾出現在加目錄當中。