產品說明2
*樹莓派Raspberry Pi AI HAT+ 26Tops
Raspberry Pi AI HAT+（升級版26 TOPS）樹莓派原廠人工智慧擴充板，內建Hailo-8、Pi5擴展板
*樹莓派原廠人工智慧擴充板，內建Hailo-8 AI加速器、快速建構各種AI驅動的應用程式
*Raspberry Pi AI HAT+ 樹莓派人工智慧套件 PCIe 擴充套件 樹莓派5 Raspberry Pi5
提供13TOPS、26TOPS版本，相容於Pi5 PCIe Gen 3標準，符合HAT+標準
Ａ．標準版（基礎款）13TOPS，內建Hailo-8L
Ｂ．升級版（升級速度） 26TOPS，內建Hailo-8
Ａ．標準版（基礎款）13TOPS，內建Hailo-8L
Ｂ．升級版（升級速度） 26TOPS，內建Hailo-8
［產品特性］
本產品為樹莓派擴充板，內建支援Raspberry Pi 5 的Hailo AI 加速器，使Raspberry Pi 5 成為易用且高效的AI 設備，從入門級應用到更複雜的神經網路處理均可適用，能夠同時處理多個並發模型和AI 任務。
AI HAT+ 中的NPU 可用於包括製程控制、安全性、家庭自動化和機器人在內的應用場景。 AI HAT+ 提供13TOPS 和26TOPS 版本，分別基於Hailo-8L 和Hailo-8 神經網路推理加速器。 13TOPS 版本能夠運行神經網絡，用於物件偵測、語意和實例分割、姿態估計等應用。 26TOPS 版本可以更快的速度運行更大的網絡，且能同時高效運行多個網絡。 AI HAT+ 透過Raspberry Pi 5 的PCIe Gen 3 介面通訊。它會自動偵測板載的Hailo 加速器，並將NPU 用於AI 計算任務。
Raspberry Pi OS 中內建的rpicam-apps 相機應用程式會自動使用NPU 執行相容的後處理任務。
［主要功能特性］：Ａ．標準版（基礎款）13TOPS，內建Hailo-8L
Ｂ．升級版（升級速度） 26TOPS，內建Hailo-8
- 由26TOPS 的Hailo-8 或13TOPS 的Hailo-8L 處理器為人工智慧套件提供動力
- 與Raspberry Pi Camera 驅動緊密整合
- 符合Raspberry Pi HAT+ 標準
- 提供16mm 疊加排針、墊片和螺絲，方便同時安裝樹莓派官方散熱器和Raspberry Pi 5
- 工作溫度： 0°C ~ 50°C (環境溫度)
產品規格
Ａ．標準版（基礎款）13TOPS，內建Hailo-8L
- Hailo-8L accelerator offering 13 TOPS inferencing performance
- Fully integrated into Raspberry Pi’s camera software stack
- Conforms to Raspberry Pi HAT+ specification
- Operating temperature: 0°C to 50°C (ambient)
- Compliance: For a full list of local and regional product approvals, please visit pip.raspberrypi.com
Ｂ．升級版（升級速度） 26TOPS，內建Hailo-8
- Hailo-8 accelerator offering 26 TOPS inferencing performance
- Fully integrated into Raspberry Pi’s camera software stack
- Conforms to Raspberry Pi HAT+ specification
- Operating temperature: 0°C to 50°C (ambient)
- Compliance: For a full list of local and regional product approvals, please visit pip.raspberrypi.com
相關文件
PDF黨：
https://cdn.sparkfun.com/assets/c/9/b/7/3/Raspberry_Pi_AI_HAT__product_brief.pdf
［樹莓派使用說明］
〔更新〕
#1：更新軟體 sudo apt update && sudo apt full-upgrade sudo rpi-eeprom-update #配置CLI（24年或以後的系統不需要執行） sudo raspi-config #在Advanced Options>下Bootloader Version，選擇Latest。然後raspi-config使用Finish或Esc鍵退出。 #2:更新固件 sudo rpi-eeprom-update -a
〔識別設備〕
１．啟用PCIE接口
连接硬件即可，最新系统系统会存在硬件检测，连接硬件会自动打开PCIE
如果没有打开则执行：在/boot/firmware/config.txt 中添加 dtparam=pciex1
２．啟用PCIE Gen3, 則在/boot/firmware/config.txt 中新增：(必須啟動Gne3模式)
dtparam=pciex1_gen=3
３．修改之後重啟PI5，就可以辨識到設備了， (可以先不重啟等安裝好庫一起再重啟)
〔測試例程〕
rpicam-apps使用Hailo AI 神經網路加速器運行相機演示
『準備』：
1：樹莓派5和Hailo-8 Acce A套件 2：安裝64 位元Raspberry Pi OS Bookworm 3：安裝Raspberry Pi 相機（測試使用Raspberry_Pi_Camera _Module_3連接CAM1介面)
１．安裝使用AI Kit 所需的依賴項
sudo apt install hailo-all
２．重啟設備
sudo reboot
３．檢查驅動是否正常
hailortcli fw-control identify
也可以执行dmesg | grep -i hailo 检查日志
４．檢查攝影機
rpicam-hello -t 10s
请确保摄像头正常工作
５．隆存儲庫rpicam-apps
git clone --depth 1 https://github.com/raspberrypi/rpicam-apps.git ~/rpicam-apps
６．測試
物体检测
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov6_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
Yolov8模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov8_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
YoloX 模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolox_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
Yolov5 人物和面部模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov5_personface.json --lores-width 640 --lores-height 640
图像分割
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov5_segmentation.json --lores-width 640 --lores-height 640 --framerate 20
姿态估计
rpicam-hello -t 0 --post-process-file ~/rpicam-apps/assets/hailo_yolov8_pose.json --lores-width 640 --lores-height 640
＊如果以上指令提示"ERROR: *** No such node (hef_file) ***" ,執行以下
物体检测
rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov6_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
Yolov8模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov8_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
YoloX 模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolox_inference.json --lores-width 640 --lores-height 640
Yolov5 人物和面部模型
rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov5_personface.json --lores-width 640 --lores-height 640
图像分割
rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov5_segmentation.json --lores-width 640 --lores-height 640 --framerate 20
姿态估计
rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov8_pose.json --lores-width 640 --lores-height 640
