正如10年前无线通信技术一样，接下来的10年必将是嵌入式视觉的天下，它的发展会给整个人类带来更美好的生活环境；很明显，嵌入式视觉技术能够为多种应用带来巨大的价值。两个例子是，Mobileye基于视觉的辅助驾驶系统，用于帮助防止车辆事故的发生；以及MG国际公司的泳池安全系统，旨在防止游泳溺水。还有一些纯粹的怪才发明，IntellectualVentures的激光灭蚊枪，设计用于防止人们感染疟疾等。正
今天大嘴主要介绍一下这些年来本人在做图像算法的嵌入式移植时常采用的优化方法，由于篇幅和时间有限，这里主要列出一个大框，具体的如果大家有兴趣可以慢慢与大嘴交流。 一． 前序 1. 图像算法在嵌入式移植时(主要针对DSP芯片)优化的原则和步骤？ 原则：算法效果达到预期之前最好不要做过多的优化 步骤：windows下的算法级优化—>C语言的优化—>DSP下的C编译器优化(如软件流水等)
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2024-05-21 15:11:53
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“嵌入式视觉”这一名词是指在嵌入式系统中使用计算机视觉技术。“嵌入式视觉”是指从视觉输入中提取出其背后含义的嵌入式系统。与过去10年中无线通信技术的流行相类似，嵌入式视觉技术有望在今后10年得到广泛应用。高端工业相机22.jpg视觉算法与应用大大地延伸了处理器性能要求的范围。一般来说，虽然以运算能力的观点而言，处理器的性能至关重要。但当你跨越学术研究到实际系统的鸿沟，采用先进演算法以即时执行视频输
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2024-09-09 06:21:10
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什么是嵌入式视觉事实上，嵌入式视觉和计算机视觉是一样的。正如标题所示，唯一的区别在于硬件。通常，它是一个安装在微型电路板上的大型先进计算机芯片。这些芯片功能强大，可以很好地用于各种视觉任务。嵌入式视觉的应用主要有两个原因。当高级算法无法在普通计算机上有效执行时，可作为计算机的替代方案。第一个原因是最明显的。像Odroid-UX4这样的单板机就可以使用的场景，为什么每次都使用昂贵的计算机？因为更少的
嵌入式AI实践–基于RT-PI识别“石头剪刀布” 文章目录嵌入式AI实践--基于RT-PI识别“石头剪刀布”背景和实践目标结果展示软硬件介绍RT-PiAI转换工具：RT-AK模型搭建和训练数据搜集数据集读取和处理神经网络搭建模型的训练和测试模型量化嵌入式端部署模型转化嵌入式端模型部署图像缩放模型的推理总结总结 背景和实践目标 在人工智能迅猛发展的当下，AI部署也从PC端逐步下移到嵌入式端。所谓的嵌
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2024-04-16 11:25:11
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前言一年前Azumio提供了应用于手机的脉冲监测应用程序-快速心率计，拿起手机测心率一年前变成现实，而今天再创新高，你的呼吸也能测。什么是嵌入式视觉呢？嵌入式视觉指的是机器通过视觉手段来理解周围的环境，嵌入式视觉是两项技术的整合，即嵌入式系统和计算机视觉（也可以指机器视觉）。嵌入式系统是任何基于微处理的系统，他不是一个通用的计算机。嵌入式系统无处不在，它存在于汽车电子、厨房电器、消费电子器件，医疗
作者：嵌入式视觉联盟 BDTI创始人兼总裁Jeff Bier 随着功能越来越强大的处理器、图像传感器、存储器和其他半导体器件以及相关算法的出现，可以在多种嵌入式系统中实现计算机视觉功能，通过视频输入来分析周围环境。微软的Kinect游戏控制器和Mobileye的辅助驾驶系统等产品都非常重视嵌入式视觉技术的发展潜力。结果，很多嵌入式系统设计人员开始思考如何实现嵌入式视觉功能。本文研究嵌入式视觉
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2024-05-21 20:20:00
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很多事情都是要积累经验的，即使是知道方案和大部分技巧，实践起来也没那么轻松，兑入嵌入式开发的过程也是如此。下面是我们通过实践、整理、分析，将自己在学习嵌入式开发过程中所总结的一些嵌入式法则、整理如下以供大家参考： 1 资源有限性法则 嵌入式计算不仅需要网络快速、一致的计算，而且也要求系统能够井然有序地将其执行代码和数据，存储在一个“ 共同” 的“ 狭小” 的空间内。 2 鲁棒性法则 嵌入式
嵌入式AI主要用于图像识别和语音识别，图像识别主要用于工业、自动化、医疗等行业。以医疗行业为例，由于医疗保健行业大量使用大数据及嵌入式人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外嵌入式人工智能还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。嵌入式人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年
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2020-01-12 16:03:16
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本文将从技术和就业经验等角度为即将进入嵌入式开发的程序员们，详细讲述了嵌入的概念，嵌入式开发之间的异同以及应该如何做出选择，希望对大家有所帮助。一、嵌入式系统的概念着重理解“嵌入”的概念主要从三个方面上来理解。 1、从硬件上，将基于CPU的处围器件，整合到CPU芯片内部，比如早期基于X86体系结构下的计算机，CPU只是有运算器和累加器的功能，一切芯片要造外部桥路来扩展实现，象串口之类的都
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2023-12-27 18:13:33
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嵌入式系统逻辑组成：处理器、存储器、I/O设备与I/O接口、数据总线、软件数字图像处理步骤：扫描、分色、取样、量化位平面数目：像素颜色分类的数目像素深度：每像素用了多少位二进制来表示。如单色图像，8位；RGB图像，24位图像数据量 = 图像水平分辨率 x 图像垂直分辨率 x 像素深度 / 8图像压缩：无损压缩（eg: 行程长度编码、哈弗曼编码）和有损压缩（eg: 变换编码、矢量编码）JPEG是静止
第一节soc ------ 片上系统 计算机系统的硬件组成： 1， 输入设备： 键盘，鼠标， 2， 输出设备： 显示器， 打印机， 3， 存贮设备： 硬盘（保存文件，保存数据）， 光盘， 内存（程序运行）， u盘 4， 运算器： alu 5， 控制器： controller 6， 总线： apb（硬件接口总线）， ahb （高速总线）， dma（直接内存存取） 使用dma总线： 设置dma： dm
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2024-04-06 09:22:12
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在人们生活中大部分信息都是以眼睛来观察到的。因此对视觉的研究，人们一直没有停止前进的步伐。就像很多年前人类根据鸟的飞行特征而发明了飞机，实现了曾经遨游天空的梦想。如今对视觉的研究，也希望有朝一日由机器人来代替人的双眼做许多人类做不到的事情。下面就由尚观教育的嵌入式培训讲师给大家讲解一下嵌入式系统中的目标识别技术。 计算机视觉的第一步是特征
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2024-08-08 16:01:11
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简单易用嵌入式AI平台，支持Caffe和TensorFlow深度学习，Movidius Myriad 2 MA2450 VPU，Hi3516D+VPU传统机器视觉算法+深度学习算法组合，强悍的Hi3519V101+VPU核心板传统机器视觉算法+深度学习算法组合，简单易用的MA2450模组。
原创
2018-07-21 11:02:04
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区分不同的人是很多智能系统的必备能力。为实现此目的，一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人，即所谓的人脸识别技术。经过几十年的研发积累，特别是近年来深度学习技术的涌现，人脸识别取得了长足的进步，在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用，成为计算机视觉领域最为成功的分支领域之一。 然而，人脸识别并非完全成熟的技术，离公众期望的全面应用尚有距离，还需要学术界、工业界的共同
实时图像处理、高速
数据
运算处理要求其
系统具有对数据处理速度快、数据吞吐率高以及多任务处理
功能。目前大多数
方案都是采用HPI数据传输方式，将
ARM和
DSP进行组合完成一些图像处理，DSP处理器只是完成图像采集、压缩、编码等简单的处理[1]工作，不能满足实时的
智能识别或大数据量运算的
视频处理要求。在
应用领域方面也会因其处
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2024-06-12 22:44:04
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&nbs
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2024-03-28 09:11:40
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作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
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2024-05-10 07:47:00
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文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
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2024-01-11 20:13:54
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一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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