企业挑选计算机视觉开发服务商，核心判断标准是服务商是否匹配项目实际落地环境，设备端芯片、云端 SaaS、医疗设备、实时视频监控等不同场景，对应适配的开发团队存在明显区分。文章按应用领域划分主流服务商适配方向：SQUAD 擅长边缘硬件与智能摄像头；Intellias、Softeq 适配车载与物联网嵌入式 AI；N-iX、DataArt 适合企业 SaaS 与海量数据类系统；InData Labs 主打医疗、零售与科研项目；Andersen、Sigma Software 深耕企业交付与车载视觉方案。视觉项目落
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计算机视觉
边缘AI
Tuurny公司的机械臂正抓取印刷电路板，该设备隶属于一套自动化分拣系统，可拆分板上元器件，实现二次回收再利用。来源： Tuurny2026 年，电子废弃物治理正式纳入多国重点监管议程。欧盟出台全新电子废料运输管控条例、美国加州针对内置不可拆卸电池产品上调回收费用、马来西亚实施电子垃圾进口禁令，多重政策施压之下，行业亟需在电子设备被粉碎或外运处理前，充分挖掘其剩余利用价值。联合国 2024 年《全球电子废弃物监测报告》预测，2030 年全球每年产生的电子垃圾总量将达 8200 万吨。报告同时指出
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计算机视觉
电子废弃物
机器人
由意法半导体和Leopard Imaging开发的多模态视觉模块将综合感测能力整合到一个先进机器人平台。该模块集成了多种感知技术，并直接连接英伟达的机器人生态系统。机器人感知的综合传感此次发布的核心是一款多模态视觉模块，将二维成像、三维深度感测和运动追踪集成于一体中。该系统将ST的成像传感器、惯性测量能力和飞行时间激光雷达与NVIDIA的全息扫描传感器桥接整合，利用以太网连接实时向Jetson平台流式多千兆传感器数据。该装置设计符合典型的人形机器人尺寸、重量和功率限制，传感器整合至关重要。通过将多个传感功
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意法半导体
Leopard Imaging
计算机视觉
机器人
芯原股份近日正式发布ZSP5000系列IP。该产品线基于公司第五代经硅验证的数字信号处理器（DSP）架构，采用高可扩展性和低功耗的设计，并针对计算机视觉、嵌入式人工智能等计算密集型应用进行了深度优化，结合架构的可配置能力，该系列IP可为各类边缘设备提供兼具能效优势和计算效率的优秀解决方案。ZSP5000系列包含ZSP5000、ZSP5000UL、ZSP5000L及ZSP5000H等IP，提供每周期32至256次8位乘积累加运算（MAC）的可扩展矢量处理能力。针对更高的性能需求，芯原采用多核架构的ZSP54
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芯原
视觉核心
计算机视觉
数字信号处理器IP
研华科技在工业嵌入式平台领域的创新使其成为全球客户值得信赖的主板解决方案提供商。该公司在硬件设计和集成方面的专业技术，为加速实时 3D 视觉检测系统的开发和部署提供了关键资源。通过推出搭载 AMD 锐龙嵌入式 7000 系列处理器的 AIMB-523 Micro-ATX 主板，研华科技为自动光学检测应用实现了突破性的处理性能和功能，提升了边缘计算领域的效率和生产力。项目挑战随着人工智能（ AI ）的出现，计算机视觉系统设计人员可以在自动视觉检测应用的系统性能和灵活性方面达到新的高度。能够实时响应有意义的视
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视觉检测
计算机视觉
最新的英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器（第二代）让我们能够在台式机、移动设备和边缘中实现大多数 AI 体验，将 AI 加速提升到新水平，在 AI 时代为边缘计算提供动力。英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器提供了一套全面的专为 AI 定制的集成计算引擎，包括 CPU、GPU 和 NPU，提供高达 99 总平台 TOPS。近期，YOLO系列模型发布了YOLOv12， 对 YOLO 框架进行了全面增强，特别注重集成注意力机制，同时又不牺牲 YOLO 模型所期望的实时处理能力，是 YOLO 系列的一次进化，
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计算机视觉
模型
OpenVINO
全球功率系统、汽车和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司在DEEPCRAFT™ Studio中增加了对计算机视觉的支持，扩大了当前对音频、雷达和其他时间序列信号数据的支持范围。在增加这项支持后，该平台将能够用于开发低功耗、低内存的边缘AI视觉模型。这将给诸多应用领域的机器学习开发人员带来极大的便利，例如工厂可以借此实现对零件的实时视觉检测、机器会在有人靠近时自行关闭；智能家居设备可以监测物体、人类或宠物。总之，视觉能够为边缘AI应用带来巨大的可能性。DEEPCRAFT™视觉支持DEEPCRAFT™
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英飞凌
嵌入式展
DEEPCRAFT
Ultralytics YOLO
计算机视觉
作者：Arm 物联网事业部主任软件工程师兼技术推广工程师Sandeep MistryTinyML 是机器学习 (ML) 的一个分支，专注于将 ML 模型部署到低功耗、资源受限的物联网 (IoT) 设备上。在物联网设备上部署 ML 模型有诸多好处，包括减少延迟和保护隐私性，因为所有数据都是在端侧处理。TinyML 在 2019 年引起了人们的关注，当时，Google 的 TensorFlow 团队发布了适用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 库 [1]
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Arm
机器学习
嵌入式
计算机视觉
自然资源与能源机构数据显示，加油站面临有效覆盖不足，基础设施维护昂贵及专业人才供不应求问题，影响燃油分销效率。为此，某头部加油站品牌携手研华，希望借助AI与物联网技术创新，优化其燃油分配网络。项目挑战该品牌抛弃了传统的大型综合性加油站，转而追求创新方法——以AI和计算机视觉作为支持，打造小规模无人自助加油站。由于缺少现场服务人员，该品牌需要一套在室外恶劣环境下足够坚实耐用、容错度足够高的监控系统，同时还要尽量减少设施的维护和更换工作。该系统不仅需要对车辆和驾驶员进行实时AI分析，还需要与加油机实现交互，根
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AI
监控系统
计算机视觉
PlanetSpark 是一家总部位于新加坡的 AI 及物联网集成商，使用 AMD 的 Zynq UltraScale+ MPSoC 器件开发了一款手掌大小的 AI 边缘盒子 — EdgeAI Box X7。这款低时延、低功耗计算盒子经过精心设计，主要用于智慧城市、智慧楼宇以及机器视觉应用的视频分析和计算机视觉。EdgeAI X7 盒子产品使用寿命周期很长，可以在 -30 至 70 摄氏度的严苛环境下工作，并提供广泛的模型支持以及可实现沉浸式流媒体体验的时延优化型视频处理流程。它提供了一个用户平台，使客户
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边缘盒子
EdgeAI
视频分析
计算机视觉
RADAR 是一个软件即服务（ SaaS ）平台，它将 RFID 和计算机视觉相结合，以实现零售商店流程的自动化和增强。 RADAR 的技术提供卓越的速度和位置准确性，使实体店能够通过自动库存盘点有效管理库存。它还能衡量客户与产品的互动，使实体店能够像在线商店一样深入了解消费者行为。此外，RADAR 还在构建工具，通过其自动结账工具帮助消除结账队伍。RADAR 的模型包括安装一次硬件，然后使用无线更新随时间推移添加功能。AMD 为 RADAR 提供了独特的通过 OTA 更新扩
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RADAR
RFID
计算机视觉
智能零售
AMD
计算机视觉是指为计算机赋予人类视觉这一技术目标，从而赋能装配线检查到驾驶辅助和机器人等应用。计算机缺乏像人类一样凭直觉产生视觉和画面的能力。我们必须给予计算机一些算法，以便处理领域特异性任务。 本文着眼于使计算机能够像人类一样通过“看”来感知世界，从这一视角对人工智能 (AI) 进行了探讨。我将简要比较每一类计算机视觉，尤其关注在本地而不是依赖基于云的资源收集和处理数据，并根据数据采取行动的嵌入式系统。 什么是计算机视觉？ 20 世纪 60 年代，计算机视觉已经能够执行从页面
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计算机视觉
德州仪器
大多数人每天都正在使用计算机视觉。举个例子来说，一个是智能型手机上的脸部辨识。如果消费者手机上有这一项功能，平时也可以用于解锁屏幕或是电子支付，这表示你正在使用计算机视觉。另一例子，是当平时去超市或者超商付款时，收银员会扫描所购买的产品条形码，这类日常生活情境都会用到计算机视觉。计算机视觉与光学感测全局快门一次可以拍摄整幅影像，而且拍摄时间非常短，成像效果非常准确，因此完全可以用于计算机视觉领域。意法半导体亚太区影像事业部技术营销经理林国志指出，计算机视觉是人工智能的一个分支，能够让计算机和系统从数字影像
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影像感测
全局快门
计算机视觉
很多厂商都说要在2020年推出自动驾驶汽车，无论这些车的自动驾驶程度如何，都要依靠「计算机视觉」技术来实现。 计算机视觉(Computer Vision，CV)，这是一门研究如何使机器”看”的科学，更进一步说就是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和判别决策等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一个科学学科，计算机视觉研究与其相关的理论和技术，试图建立能从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统。比尔·盖茨说过：「IT界的下一次大事将是
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GeekCar
汽车视觉
计算机视觉
2022年9月6日，中国上海 - 领先的芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS®）企业芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布推出创新的人工智能图像增强AI-ISP技术，可为智能手机、汽车电子、工业物联网等应用提供超越传统计算机视觉技术的先进的图像增强效果。 芯原的AI-ISP技术创新地将公司业已获得市场广泛应用的可扩展、可编程的神经网络处理（NPU）技术，以及已通过ISO 26262和IEC 61508功能安全标准双认证的图像
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计算机视觉
芯原
AI-ISP
图像增强
水表是常见的家庭设备，不过类似图一的模拟水表多达数千种，需要技术人员每个月到现场人工记录数据，才能计算当月的使用量，这是十分费时且费力的工作。现在，电表逐渐被智慧电表所取代，不过成本仍然很高，对于缺乏联机能力的使用者，或尚未规画更换经费的国家来说，这更加是艰巨的任务。本文叙述如何透过使用具MCU嵌入式联机能力的低分辨率摄影机所组成的低功耗、低成本系统，有效地将模拟仪表数字化。. 图一经由采用意法半导体（STMicroelectronics；ST）的STM32WL55，透过摄影机撷取水表读表区域
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STM32
低功耗
计算机视觉
智能水表
MCU
意法半导体（ST）持续积极参与高速发展的嵌入式人工智能领域。为了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快运用机器学习和深度神经网络，ST开发全方位的边缘人工智能生态系统，嵌入式开发人员可以在各种STM32微控制器产品组合中，轻松新增利用人工智能的新功能和强大的解决方案。图一显示ST AI解决方案之于整个STM32产品组合，而且已经拥有预先训练神经网络的嵌入式开发人员，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、优化和验证这整个产品组合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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FP-AI-VISION1
影像分类器
ST
计算机视觉
本设计是一种基于计算机视觉的无土栽培蔬菜种植架，以STM32作为核心控制，运用计算机视觉技术对植物生长状态进行识别判断，根据植物生长阶段提供植物所需的营养液浓度和光照。传统的无土栽培需要过多的人为操作，比如培养液浓度配比，在植物生长的不同阶段越要不同的溶液浓度，还有光照强度、环境温度等因素，需要耗费大量人力调节这些参数。本研究将这些参数调节交给无土栽培种植架来完成，自动调节植物生长周期所需的环境参数和培养液浓度。
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计算机视觉
无土栽培
物联网
STM32
OpenCV
202112
意法半导体推出新的AI固件功能包和摄像头模块硬件套件，让嵌入式开发人员开发出可在基于STM32 *微控制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络(CNN)，并且可以在STM32全系列产品上轻松移植。该固件提出了几个应用示例，开发人员可以用所选数据集重新训练神经网络，为解决各种用例问题提供更大的自由空间和灵活度。新功能包括支持USB VC摄像头(网络
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计算机视觉
STM32
为了庆祝OpenCV20周年，OpenCV 5 即将发布。OpenCV 5.0带来了很多新特性以及改进，一个比较重要的改变是OpenCV 的开源许可协议将从 3-clause BSD 变更为 Apache 2。OpenCV项目自发布以来就一直使用BSD协议，它允许开发者在教育、研究、个人项目还是商业产品等任意项目中使用OpenCV库，没有任何限制。但BSD
协议已很难满足快速发展的计算机视觉领域，尤其是BSD协议不涉及专利，这意味着使用BSD协议的代码可能包含一些专利算法的实现。在计算机视觉领域，
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OpenCV
计算机视觉
OpenVINO
EEPW的各位小伙伴们大家好，很荣幸，能够借EEPW的风水宝地，做一期有关OpenCV的教学系列帖。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，使用它，我们可以完成对数字图像的一系列处理工作，从而进一步设计图像识别类的运用，比如停车场的车牌号码识别，马路上的道路交通标识识别，物品识别，人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，同时由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了
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OpenCV
Python
计算机视觉
迎 九，贝 克 （《电子产品世界》，北京，100036） 摘 要：计算机视觉、AI、图形处理、加速和连接等需要高效的IP，CEVA和Imagination Technologies介绍了相关芯片IP的动向及其解决方案。 关键词：IP；汽车；计算机视觉；AI；图形处理 1 CEVA注重计算机视觉和AI解决方案 从趋势来看，我们驾驶的汽车正在变得更加智能、连接和安全。这种趋势正在各种不同档次的汽车中全面发生，某些过往仅见于高端车辆品牌的功能，现在正在走向中档甚至低端车型。智能连接车辆的发展驱动力，
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201908
IP
汽车
计算机视觉
AI
图形处理
最近，优步正进行谈判，打算收购西雅图初创公司Mighty AI ，后者专注于为计算机视觉模型研发训练数据，该交易有助于推动优步自动驾驶汽车技术的发展。
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优步
计算机视觉
自动驾驶
王明全，胡芯畅，关欣然，李根旺 （东北大学计算机科学与工程学院，辽宁 沈阳 110819） 摘要：针对图像处理技术在食品加工领域的应用，提出了一种基于ZYNQ平台的流水线食品外观辨别检测系统设计方案。该系统采用FPGA+ARM架构的ZYNQ-7000平台实现，利用单目OV5640摄像头进行图像采集，并将采集后的视频图像进行预处理以及VDMA视频图像显示，之后采用对射式光电开关达到流水线上食品目标的检测目的，最后通过图像测量方法提取食品特征。该系统解决了流水线上不规则食品外观检测辨别问题，可应用于食
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201906
ZYNQ
食品外观检测
计算机视觉
特征提取
OV5640
近期，计算机视觉奠基者之一，霍金的弟子，约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille提出“深度学习在计算机视觉领域的瓶颈已至。”Alan Yuille认为，现在做AI不提神经网络，成果都很难发表了，这不是一个好势头。如果人们只追求神经网络的潮流，抛弃所有老方法，也不去想如何应对深度网络的局限性，那么这个领域可能很难有更好的发展。
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深度学习
计算机视觉
全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets日前发布报告称，2018年AI制造市场规模为10亿美元，预计到2025年这一数字将增长为172亿美元，预测期(2018—2025年)内的年复合增长率为49.5%。报告指出，大数据以及风险资本投资的增加是推动AI制造业市场不断增长的主要因素。此外，不断发展的工业物联网和自动化也进一步推动了AI制造业市场的增长。
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AI
计算机视觉
机器学习
随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域最重要的技术。计算机视觉被视为人工智能的重要分支，它就等同于人工智能的大门，在人工智能中视觉信息比听觉、触觉重要得多。
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计算机视觉
关于2019年的科技行业，AI依然是一个绕不开的词汇。智能音箱、AI语音助手、视频识别等事物，虽然早已走进我们的生活，但是依然离科幻电影里的人工智能相差甚远。
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计算机视觉
5G
芯片
回顾2018年，是属于人工智能的一年，不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入人工智能领域的互联网企业，亦或如旷视科技Face++、极链科技Video++、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业，都将AI注入到每个角落，掀起了一轮又一轮的技术高潮。
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计算机视觉
人工智能
计算机视觉介绍
Computer vision is the emulation of biological vision
using computers and machines. It deals with the problem
of inferring three-dimensional (3D) information about
the world and the objects [
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