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英飛凌邊緣AI平臺DEEPCRAFT? Studio通過Ultralytics YOLO模型增加對計算機視覺的支持

  • 全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網領域的半導體領導者英飛凌科技股份公司在DEEPCRAFT? Studio中增加了對計算機視覺的支持，擴大了當前對音頻、雷達和其他時間序列信號數(shù)據(jù)的支持范圍。在增加這項支持后，該平臺將能夠用于開發(fā)低功耗、低內存的邊緣AI視覺模型。這將給諸多應用領域的機器學習開發(fā)人員帶來極大的便利，例如工廠可以借此實現(xiàn)對零件的實時視覺檢測、機器會在有人靠近時自行關閉；智能家居設備可以監(jiān)測物體、人類或寵物?？傊曈X能夠為邊緣AI應用帶來巨大的可能性。DEEPCRAFT?視覺支持DEEPCRAFT?
  • 關鍵字： 英飛凌  嵌入式展  DEEPCRAFT  Ultralytics YOLO  計算機視覺  

基于多目標檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)

  • 針對城市交通現(xiàn)狀，設計了基于多目標檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)。該系統(tǒng)能對道路車流量、車速、車輛異常姿態(tài)等情況進行跟蹤監(jiān)測，并對于可疑情況進行預警，使工作人員及時做出相應措施。本系統(tǒng)采用獨立開發(fā)的模式，主要通過Keras、Open CV庫等，使用Python語言開發(fā)，應用LSTM-AdaBoost對可疑車輛軌跡進行追蹤預測，并利用YOLO-V3算法對可疑車輛進行框選監(jiān)測，該系統(tǒng)還可以對道路車流量、車輛行駛速度、異常駕駛行為等情況進行監(jiān)測和預警，從而緩解城市交通現(xiàn)狀，進一步保障道路交通安全。
  • 關鍵字： 多目標檢測  YOLO-V3算法  交通監(jiān)測  202212  
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