如何利用FPGA技术革新视觉人工智能应用?
judy 在 周二, 10/15/2024 - 09:33 提交嵌入式视觉人工智能应用通过在边缘实现高度复杂的实时视频流处理和决策,正在为各行各业带来变革。
嵌入式视觉人工智能应用通过在边缘实现高度复杂的实时视频流处理和决策,正在为各行各业带来变革。
嵌入式视觉的核心是图像识别和处理。机器首先需要捕捉其所在环境的信息
嵌入式视觉提供一种低成本、低功耗和大批量的方法
嵌入式视觉技术,正在使包括自动驾驶汽车、机器人、无人机、医疗成像等应用变得越来越智能
光学器件、图像传感器和接口有多种选择,以适应许多应用。今天,我们将解决您在构建嵌入式视觉系统时必须做出的最关键选择之一:选择合适的接口。
本文将介绍 Xilinx 提供的灵活系统级模块 (SOM) 解决方案,开发人员能用它来快速实现边缘部署的智能摄像头解决方案。
随着处理效能、内存密度和系统整合度的提升,嵌入式视觉从传统逐渐扩增到新兴应用领域,市场规模在十年内必有显著增长。而伴随着应用领域越来越多元,影像传感器系统在开发时,所需考虑的面向也变得更加复杂。
在不久前加州圣克拉拉城举办的 2019 嵌入式视觉峰会上,赛灵思的 AI 平台成功斩获了嵌入式视觉联盟颁发的业界最佳云解决方案之 “2019 年度最佳视觉产品奖”。该奖项旨在 “表彰那些致力于开发和支持下一代计算机视觉产品的行业领先公司的创新之举”。这是赛灵思继去年荣膺此项大奖之后再次捧走该奖杯
本期白皮书概述了此重要接口在嵌入式视觉领域的重要性,并阐述了它所具备的功能。
Xilinx 将展示从 SDSoC开发环境加速的 xfOpenCV 库和自定义 CV 函数。