AI Express，中文名称AI应用开发中间件，是地平线芯片“天工开物”（Horizon OpenExplorer™️ Platform）AI开发平台的一部分，旨在通过全面降低开发者门槛、提升开发速度、保证开发质量，赋能产业智慧升级。
⚠️注意：
- AIExpress-地平线开源的AI开发平台并非一个通用的AI工具，只能在地平线出产的芯片和开发版上运行。
更多参考：
- 盘点下国内厂的机器学习引擎
- 基于Kubernetes的机器学习系统
- 深度学习框架的发展与展望(2019.3)
- KubeFlow 1.02部署
- OpenVINO，安装适用于Linux的英特尔®OpenVINO™ 工具套件
- NVIDIA，https://my.oschina.net/u/2306127?q=NVIDIA
- PyTorch，https://my.oschina.net/u/2306127?q=pytorch
- TensorFlow，https://my.oschina.net/u/2306127?q=TensorFlow
快速上手
硬件环境
- 1台安装64位Linux操作系统的开发机(或者虚拟机)。操作系统Debian(推荐)/Ubuntu、CentOS，主要用于编译AIExpress代码和日常开发。
- 1台安装Windows操作系统的开发机，用于烧录系统镜像，串口调试。
- 1个1080p的USB摄像头
- x3svb开发板(旭日3 AI 开发板)
1. Linux开发机环境准备
- 安装
cmake 3.15+以上版本,安装方式：
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.17.2/cmake-3.17.2.tar.gz \ && tar -zxvf cmake-3.17.2.tar.gz \ && cd cmake-3.17.2 \ && ./bootstrap \ && make \ && sudo make install \ && cd .. \ && rm -rf cmake-3.17*
- 下载并安装芯片交叉编译工具gcc-linaro-6.5.0-2018.12-x86_64_aarch64-linux-gnu，推荐安装路径:
/opt/，如果交叉编译工具链有更新，需同步修改根目录下的CMakeLists.txt。 具体修改内容： set(CMAKE_C_COMPILER /opt/${工具链目录名}/bin/aarch64-linux-gnu-gcc)set(CMAKE_CXX_COMPILER /opt/${工具链目录名}/bin/aarch64-linux-gnu-g++)
2. Windows开发机环境准备
- 下载开发板系统镜像及烧录工具：开发板系统镜像及烧录工具下载地址
各文件说明：
名称
说明
SystemImage/disk_X3SDB-Linux-0827.img
x3svb开发板系统镜像文件
Tools_Windows/hbupdate_win64_0.7.1.zip
hbupdate开发板烧录工具
Tools_Windows/win32diskimager-1.0.0-install.zip
win32diskimager开发板烧录工具
Tools_Windows/CP210x_USB2UART_Driver.zip
Windows串口驱动安装包
Tools_Windows/PL2302-USB-to-Serial Comm Port.zip
Windows串口驱动安装包
Tools_Windows/PL2303-M_LogoDriver_Setup_v202_20200527.zip
Windows串口驱动安装包
3. 开发板环境准备
开发板接线
将USB Camera插入板子的USB口中，将网线一端插入开发板网口，另一端插入Windows开发机，电源插入开发板电源接口。
目前x3svb开发板适配了1080p的USB摄像头(具体型号参考)
开发板系统镜像烧录教程: X3开发板板镜像烧录体验
开发板使用注意事项：https://developer.horizon.ai/forum/id=5efac2d32ab6590143c16024
更多参考：x3svb开发板资料包（最新汇总版）
4. 编译
代码仓库提供了编译一键脚本build.sh，git clone代码后可直接编译。 编译时需要指定平台信息即可，具体编译如下：
bash build.sh x3
编译的可执行文件和库在build/bin和build/lib目录下
5. 部署
代码仓库提供了一键部署脚本deploy.sh，可将模型、可执行程序、库文件、配置文件以及测试图片整理到deploy部署目录中。将deploy目录拷贝到x3svb开发板上就可以运行参考示例。
bash deploy.sh
该脚本会创建deploy部署包，包括如下几个部分：
名称
备注
lib
动态依赖库
models
模型集合
face_solution
人脸解决方案
body_solution
人体解决方案
face_body_multisource
多路输入多workflow解决方案
configs
vio 配置文件
run.sh
运行脚本
6. 运行
直接在开发板的deploy目录下，运行run.sh脚本即可运行指定的测试程序。具体运行命令：
sh run.sh body x3svb usb_cam
7. 结果展示
当开发板上run.sh程序执行后，可以在PC上打开Chrome浏览器，输入x3svb开发板的ip，然后点击页面的Web展示端，即可查看人体结构化解决方案的效果。
各个测试程序的介绍及运行方法请参考相应源码目录下的README.md。
除了上述人体结构化解决方案外，AIExpress会陆续支持人脸抓拍、人脸识别、行为分析、视频多路盒子、手势识别、体感游戏等、智慧电视等参考示例，有任何建议或问题，欢迎提Issue。
AIExpress用户手册
参考doc目录下导航页doc/html/index.html。
地平线开发者社区相关资源
多路盒子video_box
多路盒子的solution，具体描述可以参考：https://developer.horizon.ai/forum/id=5f2be161740aaf0beb31234a
行为分析behavior
行为分析solution，提供了摔倒检测的功能，功能搭建可以参考：https://developer.horizon.ai/forum/id=5efab48f38ca27ba028078dd
体感游戏
可以参考：https://developer.horizon.ai/forum/id=5ef05b412ab6590143c15d6a
手势识别
可以参考：https://developer.horizon.ai/forum/id=5f30f806bec8bc98cb72b288
UVC Device
将X3作为UVC设备，通过USB接口接入android系统的硬件上，x3svb开发板通过uvc协议传输图像，通过HID协议传输智能结果。具体可以参考： https://developer.horizon.ai/forum/id=5f312a94cc8b1e59c858150c
