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
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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