AidLux介绍、安装和环境配置AidLux介绍、安装和环境配置

AidLux介绍

AidLux是成都阿加犀智能科技有限公司自主研发的融合架构平台，提供Android/鸿蒙+Linux融合系统，双系统既能独立使用又能相互通信。
阿加犀致力于人工智能核心技术持续创新，独创融合架构操作系统，满足各类应用场景需求，提供开箱即用AI工具链让芯片算力发挥更简单，实现AIoT项目快速迁移和落地。全面助力工业智能、AI教育、机器人、智慧家居等领域的企业实现产品快速迭代和智能化升级。
在这里插入图片描述

AidLux安装和环境配置

安装步骤：

安卓手机app市场下载并安装AidLux应用。安装包大小为1.2g
打开AidLux，配置各种权限，手机-设置-关于手机-多次点击系统版本号，打开开发者模式
重启AidLux，选择登陆或者免注册登陆，应用系统第一次打开需要加载AidLux，等待进度条完成
手机端进入AidLux界面后，查看手机端桌面Cloud_ip蓝色云朵图标，获得ip和端口号
PC端浏览器中输入ip地址和端口号，登录界面为root用户，输入aidlux（默认密码）登陆进入到AidLux桌面
PC端浏览器中输入ip地址和端口号，登录界面为root用户，输入aidlux（默认密码）登陆进入到AidLux桌面

更新镜像源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
更新pip：/usr/loacl/bin/python3 -m pip install --upgrade pip
安装所需工具包：pip install numpy opencv-python

在这里插入图片描述

安装vscode：

打开应用中心，选择Linux-Aid源-vscode进行安装
进入已安装-点击vscode-点击添加到桌面-桌面上显示vscode
进入已安装-点击vscode-点击添加到桌面-桌面上显示vscode

YOLOv8模型转换

首先将我们训练好的YOLOv8模型转成onnx格式，之后再转成tflite格式，或者转成dlc格式。

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.yaml")  # build a new model from scratch
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Use the model
path = model.export(format="onnx")  # export the model to ONNX format
path = model.export(format="tflite")  # export the model to tflite format