動(dòng)態(tài)
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發(fā)布了文章 2025-08-06 14:39
AI視頻分析系統(tǒng)
方案背景人工智能大時(shí)代背景下，視頻應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)的行業(yè)應(yīng)用方式已經(jīng)發(fā)生了深刻的變化，各論安防監(jiān)控還是各類垂直行業(yè)視頻應(yīng)用，都需要AI視覺(jué)分析與識(shí)別技術(shù)助力，而且需求廣泛而迫切。在應(yīng)用層面，以AI分析識(shí)別技術(shù)為核心，集傳統(tǒng)視頻監(jiān)控和行業(yè)相應(yīng)傳感器/預(yù)警等設(shè)備一并接入管理并相互聯(lián)動(dòng)的一體化綜合管理成了剛性應(yīng)用需求。方案介紹EaiBoxServer是基于邊緣計(jì)算盒子560瀏覽量 -
發(fā)布了產(chǎn)品 2025-08-05 16:57
AI開(kāi)發(fā)板工業(yè)級(jí)/開(kāi)源硬件/瑞芯微RK3588/嵌入式ARM/Linux開(kāi)發(fā)板
產(chǎn)品型號(hào)：EASY EAI Monster 處理器：RK3588/RK3588J NPU：6Tops 內(nèi)核：4*Cortex-A76 & 4*Cortex-A5569瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-07-29 09:51
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發(fā)布了文章 2025-07-25 15:22
AI智能零售柜，即拿即走，無(wú)感支付
方案背景AI智能柜是為了適應(yīng)日漸普及的無(wú)人智能零售業(yè)務(wù)而研發(fā)的一整套高集成高性能的解決方案，基于當(dāng)先的人工智能視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，為無(wú)人零售行業(yè)的品牌商和運(yùn)營(yíng)商提供高品質(zhì)、高效率的人工智能服務(wù)。目前，智能貨柜識(shí)別商品的技術(shù)目前分為重力感應(yīng)，RIFD標(biāo)簽和視覺(jué)識(shí)別等。RFID標(biāo)簽識(shí)別：通過(guò)射頻信號(hào)進(jìn)行目標(biāo)物體的自動(dòng)識(shí)別和相關(guān)數(shù)據(jù)的提取，需要在每件商品上添加電子標(biāo)簽，492瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-07-25 15:22
yolov5訓(xùn)練部署全鏈路教程
1.Yolov5簡(jiǎn)介YOLOv5模型是Ultralytics公司于2020年6月9日公開(kāi)發(fā)布的。YOLOv5模型是基于YOLOv3模型基礎(chǔ)上改進(jìn)而來(lái)的，有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四個(gè)模型。YOLOv5相比YOLOv4而言，在檢測(cè)平均精度降低不多的基礎(chǔ)上，具有均值權(quán)重文件更小，訓(xùn)練時(shí)間和推理速度更短的特點(diǎn)。YOLOv5的網(wǎng)847瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-07-25 15:22
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發(fā)布了文章 2025-07-25 15:22
速看！EASY-EAI教你離線部署Deepseek R1大模型
1.Deepseek簡(jiǎn)介DeepSeek-R1，是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研發(fā)的推理模型。DeepSeek-R1采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行后訓(xùn)練，旨在提升推理能力，尤其擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)、代碼和自然語(yǔ)言推理等復(fù)雜任務(wù)。作為國(guó)產(chǎn)AI大數(shù)據(jù)模型的代表，憑借其卓越的推理能力和高效的文本生成技術(shù)，在全球人工智能領(lǐng)域引發(fā)廣泛關(guān)注。本文主要說(shuō)明DeepSeek-R1 -
發(fā)布了文章 2025-07-25 15:22
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發(fā)布了文章 2025-07-25 15:21
RK3576 yolo11-seg訓(xùn)練部署教程
1.yolov11-seg簡(jiǎn)介yolov11-seg是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新成員，專為實(shí)時(shí)實(shí)例分割任務(wù)設(shè)計(jì)。它在保持YOLO家族高效推理速度的同時(shí)，通過(guò)創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和分割頭設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了像素級(jí)的精確目標(biāo)檢測(cè)與分割，適用于自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像、工業(yè)檢測(cè)等對(duì)精度和速度要求苛刻的場(chǎng)景。本教程針對(duì)目標(biāo)分割算法yolov11seg的訓(xùn)練和部 -
發(fā)布了文章 2025-07-25 15:21
基于RK3576開(kāi)發(fā)板的yolov11-track多目標(biāo)跟蹤部署教程
1.yolov11_track簡(jiǎn)介(多目標(biāo)跟蹤算法)YOLO11是UltralyticsYOLO系列實(shí)時(shí)物體檢測(cè)器的最新版本，重新定義了在尖端準(zhǔn)確度、速度和效率方面的可能性。在前幾代YOLO版本的顯著進(jìn)步基礎(chǔ)上，YOLO11在架構(gòu)和訓(xùn)練方法上引入了重大改進(jìn)，使其成為廣泛計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的靈活選擇。Bytetrack多目標(biāo)跟蹤是一種tracking-by-det861瀏覽量
