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计算机视觉 文章 进入计算机视觉技术社区

最适合 AI 应用的计算机视觉类型是什么?

  • 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
  • 关键字: 计算机视觉  德州仪器  

影像感测无所不在 全局快门赋能计算机视觉应用

  • 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
  • 关键字: 影像感测  全局快门  计算机视觉  

当汽车遇到「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
  • 关键字: GeekCar  汽车视觉  计算机视觉  

突破计算机视觉极限,芯原AI-ISP技术带来创新的图像增强体验

  • 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
  • 关键字: 计算机视觉  芯原  AI-ISP  图像增强  

STM32低功耗计算机视觉:模拟仪表展示

  • 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
  • 关键字: STM32  低功耗  计算机视觉  智能水表  MCU  

运用FP-AI-VISION1的影像分类器

  • 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
  • 关键字: FP-AI-VISION1  影像分类器  ST  计算机视觉  

基于计算机视觉技术的无土栽培蔬菜种植系统的研究与设计

  • 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。
  • 关键字: 计算机视觉  无土栽培  物联网  STM32  OpenCV  202112  

意法半导体推出支持STM32的计算机视觉快速开发工具 助力经济实惠的边缘AI应用开发

  • 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
  • 关键字: 计算机视觉  STM32  

OpenCV 开源协议更改为 Apache 2

  • 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,
  • 关键字: OpenCV  计算机视觉  OpenVINO    

OpenCV+Python计算机视觉导学——目录汇总

  • 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
  • 关键字: OpenCV  Python  计算机视觉  

计算机视觉 AI 工具集 OpenVINO,是你心目中的深度学习框架 Top1 吗?

  • 再牛的硬件设施,没有好用顺手的软件工具加持也是把没开刃的刀。
  • 关键字: OpenVINO  AI  计算机视觉   

车用芯片的IP趋势及新方案

  •   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,
  • 关键字: 201908  IP  汽车  计算机视觉  AI  图形处理  

优步或收购计算机视觉初创公司 以支持自动驾驶技术发展

  • 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。
  • 关键字: 优步  计算机视觉  自动驾驶  

基于ZYNQ的流水线食品外观检测系统设计

  •   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
  • 关键字: 201906  ZYNQ  食品外观检测  计算机视觉  特征提取  OV5640  

深度学习“瓶颈”已至 计算机视觉如何突破困局?

  • 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。
  • 关键字: 深度学习  计算机视觉  
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