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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 計算機視覺

基于機器學習的高效嵌入式計算機視覺

  • 作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部主任軟件工程師兼技術(shù)推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學習 (ML) 的一個分支，專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備上。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上部署 ML 模型有諸多好處，包括減少延遲和保護隱私性，因為所有數(shù)據(jù)都是在端側(cè)處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關(guān)注，當時，Google 的 TensorFlow 團隊發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1] 
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無人加油站AI監(jiān)控系統(tǒng)

  • 自然資源與能源機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，加油站面臨有效覆蓋不足，基礎(chǔ)設(shè)施維護昂貴及專業(yè)人才供不應(yīng)求問題，影響燃油分銷效率。為此，某頭部加油站品牌攜手研華，希望借助AI與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)化其燃油分配網(wǎng)絡(luò)。項目挑戰(zhàn)該品牌拋棄了傳統(tǒng)的大型綜合性加油站，轉(zhuǎn)而追求創(chuàng)新方法——以AI和計算機視覺作為支持，打造小規(guī)模無人自助加油站。由于缺少現(xiàn)場服務(wù)人員，該品牌需要一套在室外惡劣環(huán)境下足夠堅實耐用、容錯度足夠高的監(jiān)控系統(tǒng)，同時還要盡量減少設(shè)施的維護和更換工作。該系統(tǒng)不僅需要對車輛和駕駛員進行實時AI分析，還需要與加油機實現(xiàn)交互，根
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基于 AMD 的 PlanetSpark 公司 EdgeAI Box 助力加速視頻分析

  • PlanetSpark 是一家總部位于新加坡的 AI 及物聯(lián)網(wǎng)集成商，使用 AMD 的 Zynq UltraScale+ MPSoC 器件開發(fā)了一款手掌大小的 AI 邊緣盒子 — EdgeAI Box X7。這款低時延、低功耗計算盒子經(jīng)過精心設(shè)計，主要用于智慧城市、智慧樓宇以及機器視覺應(yīng)用的視頻分析和計算機視覺。EdgeAI X7 盒子產(chǎn)品使用壽命周期很長，可以在 -30 至 70 攝氏度的嚴苛環(huán)境下工作，并提供廣泛的模型支持以及可實現(xiàn)沉浸式流媒體體驗的時延優(yōu)化型視頻處理流程。它提供了一個用戶平臺，使客戶
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RADAR 和 AMD 變革零售庫存和親自購物體驗

  • RADAR 是一個軟件即服務(wù)（ SaaS ）平臺，它將 RFID 和計算機視覺相結(jié)合，以實現(xiàn)零售商店流程的自動化和增強。 RADAR 的技術(shù)提供卓越的速度和位置準確性，使實體店能夠通過自動庫存盤點有效管理庫存。它還能衡量客戶與產(chǎn)品的互動，使實體店能夠像在線商店一樣深入了解消費者行為。此外，RADAR 還在構(gòu)建工具，通過其自動結(jié)賬工具幫助消除結(jié)賬隊伍。RADAR 的模型包括安裝一次硬件，然后使用無線更新隨時間推移添加功能。AMD 為 RADAR 提供了獨特的通過 OTA 更新擴
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最適合 AI 應(yīng)用的計算機視覺類型是什么？

  • 計算機視覺是指為計算機賦予人類視覺這一技術(shù)目標，從而賦能裝配線檢查到駕駛輔助和機器人等應(yīng)用。計算機缺乏像人類一樣憑直覺產(chǎn)生視覺和畫面的能力。我們必須給予計算機一些算法，以便處理領(lǐng)域特異性任務(wù)。 本文著眼于使計算機能夠像人類一樣通過“看”來感知世界，從這一視角對人工智能 (AI) 進行了探討。我將簡要比較每一類計算機視覺，尤其關(guān)注在本地而不是依賴基于云的資源收集和處理數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動的嵌入式系統(tǒng)。 什么是計算機視覺？ 20 世紀 60 年代，計算機視覺已經(jīng)能夠執(zhí)行從頁面
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影像感測無所不在 全局快門賦能計算機視覺應(yīng)用

  • 大多數(shù)人每天都正在使用計算機視覺。舉個例子來說，一個是智能型手機上的臉部辨識。如果消費者手機上有這一項功能，平時也可以用于解鎖屏幕或是電子支付，這表示你正在使用計算機視覺。另一例子，是當平時去超市或者超商付款時，收銀員會掃描所購買的產(chǎn)品條形碼，這類日常生活情境都會用到計算機視覺。計算機視覺與光學感測全局快門一次可以拍攝整幅影像，而且拍攝時間非常短，成像效果非常準確，因此完全可以用于計算機視覺領(lǐng)域。意法半導體亞太區(qū)影像事業(yè)部技術(shù)營銷經(jīng)理林國志指出，計算機視覺是人工智能的一個分支，能夠讓計算機和系統(tǒng)從數(shù)字影像
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當汽車遇到「計算機視覺」

  • 　　很多廠商都說要在2020年推出自動駕駛汽車，無論這些車的自動駕駛程度如何，都要依靠「計算機視覺」技術(shù)來實現(xiàn)?！　∮嬎銠C視覺(Computer Vision，CV)，這是一門研究如何使機器”看”的科學，更進一步說就是用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和判別決策等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像?！　∽鳛橐粋€科學學科，計算機視覺研究與其相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取「信息」的人工智能系統(tǒng)。比爾·蓋茨說過：「IT界的下一次大事將是
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突破計算機視覺極限，芯原AI-ISP技術(shù)帶來創(chuàng)新的圖像增強體驗

  • 2022年9月6日，中國上海 - 領(lǐng)先的芯片設(shè)計平臺即服務(wù)（Silicon Platform as a Service，SiPaaS?）企業(yè)芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布推出創(chuàng)新的人工智能圖像增強AI-ISP技術(shù)，可為智能手機、汽車電子、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用提供超越傳統(tǒng)計算機視覺技術(shù)的先進的圖像增強效果。 芯原的AI-ISP技術(shù)創(chuàng)新地將公司業(yè)已獲得市場廣泛應(yīng)用的可擴展、可編程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理（NPU）技術(shù)，以及已通過ISO 26262和IEC 61508功能安全標準雙認證的圖像
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STM32低功耗計算機視覺：模擬儀表展示

  • 水表是常見的家庭設(shè)備，不過類似圖一的模擬水表多達數(shù)千種，需要技術(shù)人員每個月到現(xiàn)場人工記錄數(shù)據(jù)，才能計算當月的使用量，這是十分費時且費力的工作。現(xiàn)在，電表逐漸被智慧電表所取代，不過成本仍然很高，對于缺乏聯(lián)機能力的使用者，或尚未規(guī)畫更換經(jīng)費的國家來說，這更加是艱巨的任務(wù)。本文敘述如何透過使用具MCU嵌入式聯(lián)機能力的低分辨率攝影機所組成的低功耗、低成本系統(tǒng)，有效地將模擬儀表數(shù)字化。.  圖一經(jīng)由采用意法半導體（STMicroelectronics；ST）的STM32WL55，透過攝影機擷取水表讀表區(qū)域
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運用FP-AI-VISION1的影像分類器

  • 意法半導體（ST）持續(xù)積極參與高速發(fā)展的嵌入式人工智能領(lǐng)域。為了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快運用機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ST開發(fā)全方位的邊緣人工智能生態(tài)系統(tǒng)，嵌入式開發(fā)人員可以在各種STM32微控制器產(chǎn)品組合中，輕松新增利用人工智能的新功能和強大的解決方案。圖一顯示ST AI解決方案之于整個STM32產(chǎn)品組合，而且已經(jīng)擁有預(yù)先訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式開發(fā)人員，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、優(yōu)化和驗證這整個產(chǎn)品組合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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基于計算機視覺技術(shù)的無土栽培蔬菜種植系統(tǒng)的研究與設(shè)計

  • 本設(shè)計是一種基于計算機視覺的無土栽培蔬菜種植架，以STM32作為核心控制，運用計算機視覺技術(shù)對植物生長狀態(tài)進行識別判斷，根據(jù)植物生長階段提供植物所需的營養(yǎng)液濃度和光照。傳統(tǒng)的無土栽培需要過多的人為操作，比如培養(yǎng)液濃度配比，在植物生長的不同階段越要不同的溶液濃度，還有光照強度、環(huán)境溫度等因素，需要耗費大量人力調(diào)節(jié)這些參數(shù)。本研究將這些參數(shù)調(diào)節(jié)交給無土栽培種植架來完成，自動調(diào)節(jié)植物生長周期所需的環(huán)境參數(shù)和培養(yǎng)液濃度。
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意法半導體推出支持STM32的計算機視覺快速開發(fā)工具 助力經(jīng)濟實惠的邊緣AI應(yīng)用開發(fā)

  • 意法半導體推出新的AI固件功能包和攝像頭模塊硬件套件，讓嵌入式開發(fā)人員開發(fā)出可在基于STM32 *微控制器(MCU)的邊緣設(shè)備上運行的經(jīng)濟實惠且功能強大的計算機視覺應(yīng)用。STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含幾個完整的計算機視覺應(yīng)用代碼示例，這些例程在STM32H747上運行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，并且可以在STM32全系列產(chǎn)品上輕松移植。該固件提出了幾個應(yīng)用示例，開發(fā)人員可以用所選數(shù)據(jù)集重新訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為解決各種用例問題提供更大的自由空間和靈活度。新功能包括支持USB VC攝像頭(網(wǎng)絡(luò)
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OpenCV 開源協(xié)議更改為 Apache 2

  • 為了慶祝OpenCV20周年，OpenCV 5 即將發(fā)布。OpenCV 5.0帶來了很多新特性以及改進，一個比較重要的改變是OpenCV 的開源許可協(xié)議將從 3-clause BSD 變更為 Apache 2。OpenCV項目自發(fā)布以來就一直使用BSD協(xié)議，它允許開發(fā)者在教育、研究、個人項目還是商業(yè)產(chǎn)品等任意項目中使用OpenCV庫，沒有任何限制。但BSD 協(xié)議已很難滿足快速發(fā)展的計算機視覺領(lǐng)域，尤其是BSD協(xié)議不涉及專利，這意味著使用BSD協(xié)議的代碼可能包含一些專利算法的實現(xiàn)。在計算機視覺領(lǐng)域，
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OpenCV+Python計算機視覺導學——目錄匯總

  • EEPW的各位小伙伴們大家好，很榮幸，能夠借EEPW的風水寶地，做一期有關(guān)OpenCV的教學系列帖。OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，使用它，我們可以完成對數(shù)字圖像的一系列處理工作，從而進一步設(shè)計圖像識別類的運用，比如停車場的車牌號碼識別，馬路上的道路交通標識識別，物品識別，人臉識別等機器視覺領(lǐng)域。OpenCV可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級而且高效，同時由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時提供了
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計算機視覺 AI 工具集 OpenVINO，是你心目中的深度學習框架 Top1 嗎？

  • 再牛的硬件設(shè)施，沒有好用順手的軟件工具加持也是把沒開刃的刀。
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