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라즈베리파이 5의 CPU 한계를 극복하기 위해 AI HAT+와 Hailo-8L NPU를 활용하는 실전 가이드를 담았습니다. 하드웨어 조립부터 소프트웨어 설정 및 YOLOv8을 이용한 실시간 객체 탐지 시연 과정을 상세히 다루며, 기존 대비 최대 40배 이상 향상된 120 FPS의 압도적인 성능 구현을 핵심으로 합니다. 특히 NPU의 효율적인 연산 구조와 Python API를 통한 커스텀 파이프라인 구축, 그리고 ONNX 모델을 HEF 파일로 변환하는 최적화 공정을 체계적으로 설명하고 있습니다. 결론적으로 이 자료는 저전력·고성능 엣지 AI 환경을 구축하여 로봇 공학이나 IoT 프로젝트에 즉시 적용 가능한 기술적 통찰을 제공하는 데 목적이 있습니다. #iot #엣지ai