Titan Board 实战YOLO

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本示例在 Titan Board 开发平台上，采用 Arm® Ethos™-U55 NPU 实现 YOLO-Fastest 人脸检测模型 的高效推理，并结合CEU（Camera Engine Unit） 图像采集单元以及RGB LCD 显示模块，完成实时人脸定位与结果叠加显示。

主要实现能力包含：

• 通过 CEU 接口从 OV5640 摄像头连续捕获视频帧
  
• 利用 Ethos-U55 NPU 对每帧图像执行 YOLO-Fastest 神经网络前向推理
  
• 将检测到的边界框直接渲染叠加到 LCD 输出画面
  
• 实现硬件级 YUV 到 RGB 格式转换及图形加速绘制
  

数据处理整体通路

示例系统的数据流水线架构如下图所示：

该模型在保持较高检测精度的前提下，极大降低了计算复杂度和内存需求，非常适合 RA8P1+ Ethos-U55 的边缘 AI 架构。

硬件连接规范

摄像头模块连接
采用 22Pin 异向 FFC 柔性电缆，将开发板上的CEU_CAM 接口与 OV5640 摄像头转接板的 DVP 接口可靠对接。

显示屏连接
支持屏幕规格：正点原子 4.3 英寸 RGB 接口 LCD，分辨率800×480

使用 40Pin 同向排线，将开发板的 LCD_RGB 接口与 LCD 屏幕对应排座连接。
FSP（FlexibleSoftware Package）主要配置

HyperRAM 外部存储配置

• 添加 r_ospi_b 软件组件
  
• 完成 HyperRAM 初始化参数设置
  
• 所有 HyperRAM 相关引脚驱动强度设为高（H）
  
• OM_1_SIO0 ~ OM_1_SIO7 引脚启用输入上拉电阻
  

CEU 图像采集单元配置

• 添加 r_ceu 组件
  
• 设置 CEU 工作模式及采集参数
  
• 配置 CEU 对应的 GPIO 引脚复用
  

摄像头主时钟输出

• 添加 r_gpt 定时器组件
  
• 配置产生摄像头所需时钟的 PWM 输出通道
  

2D 图形加速引擎

• 添加 r_drw 组件
  
• 用于后续边界框、图形元素的加速渲染
  

RGB LCD 显示控制器

• 添加 r_glcdc 组件
  
• 设置图形层 1 的中断回调函数
  
• 配置显示输出参数、颜色查找表（CLUT）、时序控制器（TCON）及抖动处理
  
• 完成 GLCDC 相关引脚复用设置
  

LCD 背光 PWM 调节

• 添加 r_gpt 组件
  
• 配置用于背光亮度控制的 PWM 信号输出
  

NPU 支持库集成

• 添加 Google TensorFlow Lite Micro Core Library 组件
  
• 确保 Ethos-U55 驱动及运行时库正确链接
  

RT-Thread 系统使能项
在 menuconfig 或KConfig 中启用以下选项：

• 开启 CEU 摄像头支持，选择 I2C1 总线并绑定 OV5640 驱动
  
• 使能 RGB565 格式 LCD 显示驱动
  
• 配置 PWM7 通道用于 LCD 背光调节
  

工程构建与固件烧录

• 启动 RT-Thread Studio 开发环境
  
• 在软件包管理器中搜索并安装适用于 Titan Board 的 BSP 资源包
  
• 基于该资源包创建新工程
  
• 执行完整编译，生成目标固件文件
  

编译成功后，通过 Titan Board 的 USB-DBG 调试接口连接 PC，使用 Studio 内置下载器将固件烧录至开发板。

实际运行演示
将 Titan Board 上电复位后，将包含人脸的照片或真实人脸置于 OV5640 摄像头前方。观察连接的 4.3 英寸 LCD 屏幕，可实时看到人脸区域被绿色矩形框准确框选，框线稳定、响应迅速，充分体现了RA8P1 集成 Ethos-U55 NPU 在边缘视觉 AI应用中的出色性能。

本示例为开发者提供了从硬件连接、FSP 配置、RT-Thread 系统设置到模型部署的全流程参考，助力快速构建基于 RA8P1 的高性能 AI 视觉应用。