接上篇“全志V853开发板试用之一（开箱报告）（https://bbs.elecfans.com/jishu_2299475_1_1.html)），全志V853开发板使用系列之二，主要内容涉及Tina Linux 5.0编译 和 基于NPU的YOLOV3模型使用。

一、Tina Linux 5.0编译

（一）下载源码

V853的Tina Linux 5.0 SDK源码在全志客服服务平台（https://open.allwinnertech.com/）下载即可，这个要绝对表扬，平台上D1、V853、XR806的芯片相关SDK等资料全部直接可以下载。

官方V853 SDK使用的kernel是4.9，比D1的5.4 kernel版本低点，问了大佬，大约4.9上V853板子的驱动完善。

按照官方下载文档，一步步走即可，要注意的是中间不要切换用户，SSH key-gen获得的密钥放在跟后续repo操作用户不同的目录下，导致repo失败。

（二）源码编译

Tina Linux 5.0 SDK源码编译有2中方式，一种常规Linux编译，另外一种buildroot方式，本人直接选择Linux（openWRT）方式。从源码到img固件，需要二部分配置，一块是Linux（openWRT）系统相关工具配置，另外一部分是Tina 5.0相关功能的配置。本人采取如下步骤

1、编译环境设置；

root@EliteDesk:/media/tina-v853$ source build/envsetup.sh
NOTE: The SDK(/media/tina-v853) was successfully loaded
load openwrt... ok
Please run lunch next for openwrt.
load buildroot,bsp...ok
Please run ./build.sh config next for buildroot,bsp.

2、选择编译方案；

root@EliteDesk:/media/tina-v853$ lunch

You're building on Linux

Lunch menu... pick a combo:
     1  v853-vision-tina
Which would you like? [Default v853-vision]: 1
Jump to longan autoconfig
/media/tina-v853/build.sh autoconfig -o openwrt -i v853 -b vision               -n default
========ACTION List: mk_autoconfig -o openwrt -i v853 -b vision -n default;========
options :
INFO: Prepare toolchain ...
INFO: kernel defconfig: generate /media/tina-v853/kernel/linux-4.9/.config by /media/tina-v853/device/config/chips/v853/configs/visi                                                                     on/linux-4.9/config-4.9
INFO: Prepare toolchain ...
make: Entering directory '/media/tina-v853/kernel/linux-4.9'
*** Default configuration is based on '../../../../../device/config/chips/v853/configs/vision/linux-4.9/config-4.9'
#
# configuration written to .config
#
make: Leaving directory '/media/tina-v853/kernel/linux-4.9'
INFO: clean buildserver
INFO: prepare_buildserver

3、Tina系统配置；

因为第二章是NPU相关功能使用，所以在第三步将NPU扩展包安装还有配置也放进来了。

将V853 NPU扩展包下载后放在Tina-V853目录下解压，如果解压有问题，基本是下载的问题，直接重新下载。

tar xvf npu_package.tar.gz

解压后的文件放在openwrt/packages/npu文件夹中：

make menuconfig将NPU相关功能加进来。

反正全部选上，后面用：

退出后保存，当然还可以选择配置Tina 5.0的其他功能，保存后退出。

4、make；

没啥好说的，这里面会有个mkImage的错误，问了很多人，后来在全志社区找到了答案，万能的社区，具体在此：【V853开发板试用】V853编译烧录疑难杂症汇总篇 | 全志在线开发者论坛 (aw-ol.com)。

make的时候可以看到NPU扩展包编译的情况：

最后就是编译成功：

5、pack。

PACK就是利用Tina的工具将之前make生成的文件打包，加入NPU扩展包后的img约70M，比起之前没加NPU扩展包的33M大了很多。

二、烧录

全志提供了很多种方法，本人选择的是PhoenixSuit，连上Type-C和计算机，打开PhoenixSuit待确认连接后将img烧入即可。

三、NPU功能测试

（一）Tina 5.0体验

IMG烧写完后，在PhoenixSuit上可以看到系统版本。

也可以通过ADB shell登录系统验证，比起开箱的ABD SHELL，可以明显看到Tina Linux 5.0字样，BusyBox版本也提升了。

可以看到，目录下已经有NPU扩展包的模型了，一个lenet模型，一个yolov3模型。

root@TinaLinux:/# ls /etc/models/
lenet_model.nb   yolov3_model.nb

（二）NPU使用

V853内置最大 1T 算力 NPU，必须用上，第一章已经把官方NUP扩展包加入，选了三组图片测试。

1、Kids原图：

NPU执行log：

root@TinaLinux:~# yolov3 /etc/models/yolov3_model.nb kids.jpg
[0xb6f28560]vip_init[104],
The version of Viplite is: 1.8.0-0-AW-2022-04-21
Create Neural Network: 72.49ms or 72488.49us
Start run graph [1] times...
Run the 1 time: 204.67ms or 204672.98us
vip run network execution time:
Total   205.50ms or 205502.34us
Average 205.50ms or 205502.34us
data_format=2 buff_size=43095
data_format=2 buff_size=172380
data_format=2 buff_size=689520
person  99% 274 413 70 415
person  99% 153 309 106 415
person  99% 96 206 31 415
person  95% 2 141 71 415
person  86% 0 87 23 339

输出结果，很优秀：

2、cars原图

执行过程：

root@TinaLinux:~# yolov3 /etc/models/yolov3_model.nb cars.jpg
[0xb6f62560]vip_init[104],
The version of Viplite is: 1.8.0-0-AW-2022-04-21
Create Neural Network: 71.73ms or 71734.62us
Start run graph [1] times...
Run the 1 time: 204.71ms or 204714.50us
vip run network execution time:
Total   205.67ms or 205669.88us
Average 205.67ms or 205669.88us
data_format=2 buff_size=43095
data_format=2 buff_size=172380
data_format=2 buff_size=689520
car  100% 65 195 59 160
car  99% 23 154 185 298
car  99% 71 227 223 363
car  99% 204 343 83 240
car  97% 0 155 117 257
car  97% 349 415 175 294
car  92% 132 307 271 411
car  92% 0 49 13 107
car  88% 280 410 47 149
car  81% 19 123 3 83

识别结果：

3、人脸识别

原图：

执行过程：

root@TinaLinux:~# yolov3 /etc/models/yolov3_model.nb people.jpg
[0xb6f8b560]vip_init[104],
The version of Viplite is: 1.8.0-0-AW-2022-04-21
Create Neural Network: 71.99ms or 71992.21us
Start run graph [1] times...
Run the 1 time: 204.73ms or 204726.08us
vip run network execution time:
Total   205.66ms or 205664.12us
Average 205.66ms or 205664.12us
data_format=2 buff_size=43095
data_format=2 buff_size=172380
data_format=2 buff_size=689520
person  100% 107 263 33 231
person  100% 239 414 138 415
person  100% 98 172 121 240
person  99% 279 382 0 158
person  99% 0 95 107 415
person  95% 307 415 28 382
person  94% 80 277 217 415
person  93% 24 122 235 412
person  92% 164 268 0 143
person  83% 6 109 4 148

识别结果：

##感谢阅读##