聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
嵌入式
+關(guān)注
關(guān)注
5174文章
19969瀏覽量
324321 -
賽靈思
+關(guān)注
關(guān)注
33文章
1797瀏覽量
132894 -
IP
+關(guān)注
關(guān)注
5文章
1837瀏覽量
154292
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)PIN針
物理?yè)p傷)必須進(jìn)行極其精密的測(cè)量與核查。以往依賴人眼的檢測(cè)方式存在明顯短板:不僅作業(yè)速度慢、受人員狀態(tài)影響大(易疲勞導(dǎo)致誤判),而且在面對(duì)日益嚴(yán)苛的微米級(jí)精度標(biāo)準(zhǔn)時(shí)顯得力不從心。相比之下,基于機(jī)器視覺(jué)
發(fā)表于 09-26 15:09
AMD Kria KV260視覺(jué)AI入門套件更新升級(jí)
AMD Kria KV260 視覺(jué) AI 入門套件于 2021 年 4 月首發(fā),使開(kāi)發(fā)人員無(wú)需復(fù)雜的硬件設(shè)計(jì)知識(shí)即可構(gòu)建其智慧城市和工業(yè)應(yīng)用原型設(shè)計(jì)。除了硬件,KV260 視覺(jué) AI 入門套件
【嘉楠堪智K230開(kāi)發(fā)板試用體驗(yàn)】K230機(jī)器視覺(jué)相關(guān)功能體驗(yàn)
、畫(huà)十字交叉、寫(xiě)字符等多種操作。具體使用方法參考官方教程機(jī)器學(xué)習(xí)-畫(huà)圖
圖像檢測(cè)
K230能夠使用MicroPython進(jìn)行邊緣檢測(cè)、線段檢測(cè)
發(fā)表于 07-08 17:25
如何在Unified IDE中創(chuàng)建視覺(jué)庫(kù)HLS組件
最近我們分享了開(kāi)發(fā)者分享|AMD Vitis HLS 系列 1 - AMD Vivado IP 流程(Vitis 傳統(tǒng) IDE)和開(kāi)發(fā)者分享|AMD Vitis HLS 系列 2:AMD

使用AMD Vitis Unified IDE創(chuàng)建HLS組件
這篇文章在開(kāi)發(fā)者分享|AMD Vitis HLS 系列 1 - AMD Vivado IP 流程(Vitis 傳統(tǒng) IDE) 的基礎(chǔ)上撰寫(xiě),但使用的是 AMD Vitis Unified IDE,而不是之前傳統(tǒng)版本的 Vitis HLS

如何使用AMD Vitis HLS創(chuàng)建HLS IP
本文逐步演示了如何使用 AMD Vitis HLS 來(lái)創(chuàng)建一個(gè) HLS IP,通過(guò) AXI4 接口從存儲(chǔ)器讀取數(shù)據(jù)、執(zhí)行簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)運(yùn)算,然后將數(shù)據(jù)寫(xiě)回存儲(chǔ)器。接著會(huì)在 AMD Vivado Design Suite 設(shè)計(jì)中使用此

基于LockAI視覺(jué)識(shí)別模塊:C++輪廓檢測(cè)
方法,展示了如何通過(guò)邊緣檢測(cè)、直線檢測(cè)、圓檢測(cè)以及多邊形擬合等技術(shù)對(duì)攝像頭捕獲的視頻流進(jìn)行分析。同時(shí)使用傳統(tǒng)
發(fā)表于 05-22 10:05
基于LockAI視覺(jué)識(shí)別模塊:C++輪廓檢測(cè)
本文檔展示了如何使用OpenCV進(jìn)行圖像處理和特征檢測(cè),包括邊緣檢測(cè)、直線檢測(cè)、圓檢測(cè)以及多邊形

樹(shù)莓派AI套件:如何將混亂的數(shù)據(jù)變成有序的魔法
使用RaspberryPiAI套件進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理——Hailo邊緣AI非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、RaspberryPi5、RaspberryPiAI套件、Milvus、Zilliz、數(shù)據(jù)

問(wèn)答式AI智能體套件助力“IP+AI”產(chǎn)業(yè)化落地
AI智能體套件應(yīng)用于IP玩具中,給IP玩具賦予靈魂,讓AI智能體賦能玩具給予更具有沉浸式的陪伴體驗(yàn)

基于FPGA的圖像邊緣檢測(cè)設(shè)計(jì)
→?sobel邊緣檢測(cè)→?圖片的顯示→?結(jié)果展示?。 一、mif文件的制作 受資源限制,將圖片像素定為 160 * 120,將圖片數(shù)據(jù)制成 mif 文件,對(duì) rom ip 核進(jìn)行初始化

AI模型部署邊緣設(shè)備的奇妙之旅:目標(biāo)檢測(cè)模型
并非易事,它涉及到從選擇合適的算法架構(gòu)到針對(duì)特定硬件平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化等一系列復(fù)雜的工作。
接下來(lái),我們將詳細(xì)介紹如何在資源受限的邊緣設(shè)備上成功部署目標(biāo)檢測(cè)模型,探索其背后的原理和技術(shù),并討論解決該領(lǐng)域內(nèi)常見(jiàn)
發(fā)表于 12-19 14:33
開(kāi)源項(xiàng)目 ! 利用邊緣計(jì)算打造便攜式視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)
利用邊緣計(jì)算打造便攜式人工智能解決方案,面向開(kāi)發(fā)者的視覺(jué)識(shí)別項(xiàng)目!
自制視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)
我們將深入探究一套堪稱絕妙的軟硬件組合,以助力開(kāi)發(fā)者輕松構(gòu)建便攜式、高效的視覺(jué)識(shí)別裝置。需要哪些
發(fā)表于 12-16 16:31
AI模型部署邊緣設(shè)備的奇妙之旅:如何在邊緣端部署OpenCV
圖像中的特征或者創(chuàng)建掩碼。
邊緣檢測(cè)
Canny 邊緣檢測(cè) (cv2.Canny) 或 So
發(fā)表于 12-14 09:31
評(píng)論