新时代RM|国际平台_“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng )新創(chuàng )業(yè)大賽-算能賽題

算能TPU使用

參賽平臺：

（1）硬件平臺

少林派開(kāi)發(fā)板

少林派開(kāi)發(fā)板是一款基于BM1684的約20TOPS算力開(kāi)發(fā)平臺，以BM1684作為核心器件，核心處理器全自主可控，提供超強算力+多路視頻編解碼能力。支持3路mini-PCIe，4路USB?？蓴U展多種外設模塊?？梢愿鶕?chǎng)景需求實(shí)現最優(yōu)配置，最合理成本，最優(yōu)能耗，最優(yōu)功能選擇。硬件生態(tài)豐富，可連接的外設多樣。支持豐富的軟件開(kāi)發(fā)生態(tài)體系，支持主流深度學(xué)習框架?！吧倭峙伞焙诵陌蹇梢詳U展屏幕、鍵盤(pán)、鼠標、攝像頭、耳機、VR等各種設備?？梢栽凇吧倭峙伞鄙螪IY一個(gè)全場(chǎng)景的邊緣計算工作站，實(shí)踐各種AI實(shí)驗。也可以嵌入到無(wú)人車(chē)和無(wú)人機中，實(shí)現移動(dòng)終端的邊緣計算。

少林派開(kāi)發(fā)板支持的外擴模塊如下：


MiNi PCIe轉WiFi6&藍牙5.2?	MiNi PCIe轉4G模塊?

?MiNi PCIe轉USB3.0*2	MiNi PCIe轉GE RJ45*2?

MiNi PCIe轉SFP?	MiNi PCIe轉HDMI?

MiNi PCIe轉CAN*2?	MiNi PCIe轉SATA?

少林派開(kāi)發(fā)資料：http://m.920lh.com/curriculum/description.html?category_id=6

Milk-V Duo 開(kāi)發(fā)板

Milk-V Duo開(kāi)發(fā)板是一款基于CV1800B處理器（RISC-V架構，C906@1Ghz + C906@700MHz）的超緊湊型嵌入式開(kāi)發(fā)平臺。它支持64MB RAM，可通過(guò)擴展實(shí)現10/100Mbps以太網(wǎng)，可以運行Linux和RTOS系統，為專(zhuān)業(yè)人士、工業(yè)ODM、AIoT愛(ài)好者、DIY愛(ài)好者和創(chuàng )作者提供可靠、低成本、高性能的平臺。

Milk-V Duo開(kāi)發(fā)板開(kāi)發(fā)資料：

1. Docker：https://hub.docker.com/repository/docker/dreamcmi/cv1800-docker/general

2. GitHub：https://github.com/milk-v/duo-manifest

3. SDK：https://developer.sophgo.com/thread/471.html

4. Docs：https://milkv.io/docs/duo

Milk-V Pioneer整機

Milk-V Pioneer 是一款基于SOPHON SG2042處理器的開(kāi)發(fā)主板，采用標準mATX外形。憑借類(lèi)似PC的接口和PC工業(yè)兼容性，提供原生RISC-V開(kāi)發(fā)環(huán)境和RISC-V桌面體驗。是RISC-V開(kāi)發(fā)者和硬件先驅體驗RISC-V前沿技術(shù)的首選。

Milk-V Pioneer主板

Milk-V Pioneer整機

Milk-V Pioneer開(kāi)發(fā)資料：http://milkv.io/docs/pioneer/getting-started

參賽選手可以選配以上外擴模塊來(lái)完成自己的參賽作品，也可以自己設計外擴模塊。

（2）軟件平臺

SophonSDK是算能

SophonSDK is a deep learning SDK customized by SOPHGO based on its independently developed AI processor. It encompasses the necessary capabilities during the neural network inference phase, such as model optimization and efficient runtime support, providing an easy-to-use, efficient end-to-end solution for deep learning application development and deployment.

SophonSDK consists of a Compiler and Library:

The Compiler is responsible for offline compilation and optimization of neural network models trained under third-party deep learning frameworks, generating the required BModel for the final runtime. It currently supports Caffe, Darknet, MXNet, ONNX, PyTorch, PaddlePaddle, TensorFlow, and other frameworks.

The Library includes BM-OpenCV, BM-FFmpeg, BMCV, TPURuntime, BMLib, and other libraries, which drive hardware components like VPP, VPU, JPU, TPU, completing video/image encoding/decoding, image processing, tensor operations, model inference, and other functions for users in deep learning application development.

基于其自主研發(fā)的 AI 處理器所定制的深度學(xué)習SDK，涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )推理階段所需的模型優(yōu)化、高效運行時(shí)支持等能力，為深度學(xué)習應用開(kāi)發(fā)和部署提供易用、高效的全棧式解決方案。

SophonSDK 由 Compiler和Library組成：

Compiler 負責對第三方深度學(xué)習框架下訓練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行離線(xiàn)編譯和優(yōu)化，生成最終運行時(shí)需要的 BModel。目前支持Caffe、Darknet、MXNet、ONNX、PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等。

Library提供了BM-OpenCV、BM-FFmpeg、BMCV、TPURuntime、BMLib等庫，用來(lái)驅動(dòng)VPP、VPU、JPU、TPU等硬件，完成視頻圖像編解碼、圖像處理、張量運算、模型推理等操作，供用戶(hù)進(jìn)行深度學(xué)習應用開(kāi)發(fā)。

算能提供了SDK相關(guān)的資料供選手學(xué)習使用：

1. 文檔中心：https://developer.sophgo.com/site/index/material/30/all.html

2. 視頻教程：https://developer.sophgo.com/site/index/course/all/all.html

3. 開(kāi)發(fā)指南：https://sophgo-doc.gitbook.io/sophonsdk3

提交要求

1. 技術(shù)指標

a)??? 使用開(kāi)源技術(shù)或者自研技術(shù)，并同意賽后對設計方案進(jìn)行開(kāi)源。

b)??? 搭建出原型方案為基本要求

2. 提交標準

a)??? 原型解決方案(含電路原理圖源文件及完整源代碼)

b)??? 開(kāi)發(fā)文檔(記錄開(kāi)發(fā)過(guò)程)

c)??? 演示視頻(需對方案進(jìn)行講解)

3. 任務(wù)清單

a)??? 賽題1-3使用 SOPHON 少林派開(kāi)發(fā)板，賽題4-5使用Milk-V Duo開(kāi)發(fā)板，賽題6使用Milk-V Pioneer整機或者其他搭載SG2042的開(kāi)發(fā)板搭建原型方案

b)??? 調試開(kāi)發(fā)

c)??? 驗證方案滿(mǎn)足功能需求

d)??? 優(yōu)化設計方案并記錄開(kāi)發(fā)全過(guò)程形成開(kāi)發(fā)文檔

評測標準

搭建出原型方案，此基礎上可進(jìn)行擴展。加分項如下：

賽題1：

a)??? 創(chuàng )新性:如果參賽作品在人臉檢測和識別算法、門(mén)禁控制策略、數據存儲和管理等方面有創(chuàng )新性的設計和實(shí)現，可以得到額外的加分。

b)??? 安全保障:為了確保人臉識別門(mén)禁系統的安全性，如果參賽作品能采取多重身份認證、反欺騙功能等安全保障措施，可以得到額外的加分。

c)??? 用戶(hù)體驗:如果參賽作品具有良好的用戶(hù)界面和管理界面，以提供簡(jiǎn)便的操作和友好的用戶(hù)體驗。如果參賽作品在此方面表現突出，可以得到額外的加分。

賽題2：

a)??? 精度和效率:深度估計系統需要具有較高的深度圖像生成精度和點(diǎn)云生成精度，同時(shí)還要保持較好的計算效率和運行速度。如果參賽作品在此方面做得特別出色，可以得到額外的加分。

b)??? 模型訓練和調優(yōu):為了提高深度估計系統的準確性和效率，參賽作品需要進(jìn)行充分的模型訓練和調優(yōu)。如果參賽作品使用了自適應學(xué)習、遷移學(xué)習等先進(jìn)的深度學(xué)習技術(shù)，并取得了良好的效果，可以得到額外的加分。

c)??? 應用場(chǎng)景拓展:深度估計技術(shù)在自動(dòng)駕駛、機器人導航、虛擬現實(shí)等領(lǐng)域中具有廣泛的應用前景。如果參賽作品針對某些特定場(chǎng)景進(jìn)行了設計和優(yōu)化，并取得了良好的效果，可以得到額外的加分。

賽題3：

目標檢測和跟蹤:對全景圖像或全景視頻進(jìn)行目標檢測和跟蹤，并輸出檢測結果和跟蹤軌跡信息，可以得到額外的加分。

賽題4：

a)??? 有外觀(guān)和結構設計使得方案更加產(chǎn)品化

b)??? 實(shí)現基本功能的同時(shí)，額外實(shí)現的功能越多、越新奇。

c)??? 創(chuàng )新的交互

d)??? 詳細的開(kāi)發(fā)文檔

賽題5：

a)??? 穩定的飛行控制

b)??? 采用高照明的照明設備

c)??? 實(shí)現遠程實(shí)時(shí)控制

d)??? 優(yōu)秀的外觀(guān)和結構設計

賽題6：