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英飛凌邊緣AI平臺(tái)DEEPCRAFT? Studio通過(guò)Ultralytics YOLO模型增加對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的支持

全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者英飛凌科技股份公司在DEEPCRAFT? Studio中增加了對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的支持，擴(kuò)大了當(dāng)前對(duì)音頻、雷達(dá)和其他時(shí)間序列信號(hào)數(shù)據(jù)的支持范圍。在增加這項(xiàng)支持后，該平臺(tái)將能夠用于開發(fā)低功耗、低內(nèi)存的邊緣AI視覺(jué)模型。這將給諸多應(yīng)用領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員帶來(lái)極大的便利，例如工廠可以借此實(shí)現(xiàn)對(duì)零件的實(shí)時(shí)視覺(jué)檢測(cè)、機(jī)器會(huì)在有人靠近時(shí)自行關(guān)閉；智能家居設(shè)備可以監(jiān)測(cè)物體、人類或?qū)櫸?。總之，視覺(jué)能夠?yàn)檫吘堿I應(yīng)用帶來(lái)巨大的可能性。DEEPCRAFT?視覺(jué)支持DEEPCRAFT?
關(guān)鍵字：英飛凌嵌入式展 DEEPCRAFT Ultralytics YOLO 計(jì)算機(jī)視覺(jué)

針對(duì)城市交通現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)了基于多目標(biāo)檢測(cè)的交通監(jiān)測(cè)反饋系統(tǒng)。該系統(tǒng)能對(duì)道路車流量、車速、車輛異常姿態(tài)等情況進(jìn)行跟蹤監(jiān)測(cè)，并對(duì)于可疑情況進(jìn)行預(yù)警，使工作人員及時(shí)做出相應(yīng)措施。本系統(tǒng)采用獨(dú)立開發(fā)的模式，主要通過(guò)Keras、Open CV庫(kù)等，使用Python語(yǔ)言開發(fā)，應(yīng)用LSTM-AdaBoost對(duì)可疑車輛軌跡進(jìn)行追蹤預(yù)測(cè)，并利用YOLO-V3算法對(duì)可疑車輛進(jìn)行框選監(jiān)測(cè)，該系統(tǒng)還可以對(duì)道路車流量、車輛行駛速度、異常駕駛行為等情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，從而緩解城市交通現(xiàn)狀，進(jìn)一步保障道路交通安全。
關(guān)鍵字：多目標(biāo)檢測(cè) YOLO-V3算法交通監(jiān)測(cè) 202212

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