网关接入公司的局域网,无法搜索到网关IP?网关上电后指示灯的表现是什么样的,是否正常?

lorawan雪梨君 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 61 次浏览 • 2019-06-27 16:50 • 来自相关话题

classC模式下可以接收数据,但是classA接收不到,要怎么设置?

lorawan雪梨君 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 51 次浏览 • 2019-06-27 16:48 • 来自相关话题

从下面的代码来看,频率好像是868MHz,但我实际需要的是915MHz,还是我理解错了?

lorawan雪梨君 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 41 次浏览 • 2019-06-25 14:00 • 来自相关话题

1.文件board.c,line 40~44,注释表明芯片是STM32L1xx系列,而我拿到的实际板子中芯片是STM32L0xx系列。请问怎么修改?

lorawan雪梨君 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 32 次浏览 • 2019-06-25 14:00 • 来自相关话题

为什么说LoRaWAN更适合高校物联网专业教学科研?

lorawan雪梨君 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 62 次浏览 • 2019-06-25 13:59 • 来自相关话题

lorawan开源NS是否兼容其他厂家的网关和设备?

lorawan雪梨君 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 63 次浏览 • 2019-06-20 13:33 • 来自相关话题

请问一下:2.3支持传感器类型:(提供驱动代码暂不提供传感器硬件模块),这个代码可以在哪查看?

lorawan雪梨君 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 47 次浏览 • 2019-06-19 21:30 • 来自相关话题

基于深度学习的目标检测实现方案介绍

嵌入式AI雪梨君 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2019-06-17 18:09 • 来自相关话题

目标检测(也叫目标提取)是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,一种基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中,需要对多个目标进行实时处理时,目标自动提取和识别就显得特别 ...查看全部

目标检测(也叫目标提取)是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,一种基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中,需要对多个目标进行实时处理时,目标自动提取和识别就显得特别重要。

简单的说,目标检测就是把一张图或一个视频里面的目标物找出来,比如我要找摩托车,这就是目标检测。而人下一刻它到了什么地方,这就是目标跟踪问题,本文暂不讨论。



本文主要介绍基于深度学习的目标检测实现方案的实现原理及基础单元组成。
 

视频名称:基于深度学习的人脸识别双路门禁系统

视频地址:https://v.qq.com/x/page/v0852d7yppd.html

 

视频中介绍的案例是在嵌入式平台上进行机器视觉的目标检测,通过深度学习的方法实现对多目标物体进行检测并识别。使用Arm的嵌入式人工智能开发套件(EAIDK-610)为基础平台,通过网络摄像机进行视频数据采集,EAIDK-610作为边缘智能处理对视频进行分析,并实时显示分析结果。

 

◆◆展示方案由三个单元组成

1、网络摄像机(IPC)

高清1080P视频编码支持,作为为视频采集单元将采集到的视频信息进行编码后通过网络传输给边缘智能处理单元EAIDK-610;

2、EAIDK-610

边缘测智能单元,执行功能包括:接收IPC的视频流并进行解码,视频分析,检测并识别视频中的目标,通过HDMI接口进行实时显示;

3、显示终端

对用户显示视频分析(目标检测)结果。



此方案中显示终端的显示效果如下:



EAIDK-嵌入式人工智能开发套件(Embedded AI Development Kit 简称EAIDK),是全球首个采用Arm架构的人工智能开发平台,专为 AI 开发者精心打造,面向边缘计算的人工智能开发套件。

硬件平台具备语音、视觉等传感器数据采集能力,及适用于多场景的运动控制接口;智能软件平台支持视觉处理与分析、语音识别、语义分析、SLAM 等应用和主流开源算法,满足AI 教育、算法应用开发、产品原型开发验证等需求。

Tengine 一个注重性能和兼容性的AI框架

嵌入式AI雪梨君 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2019-06-17 18:05 • 来自相关话题

前段时间,Tensorflow官方提供的本地编译的方式在Arm嵌入式设备运行Tensorflow Lite,我在11月中旬,使用本地编译的方式编译二进制的Label_image, 对RK3288 以及树莓派上做了性能的测试。<fi ...查看全部

前段时间,Tensorflow官方提供的本地编译的方式在Arm嵌入式设备运行Tensorflow Lite,我在11月中旬,使用本地编译的方式编译二进制的Label_image, 对RK3288 以及树莓派上做了性能的测试。

<figure>A17与A53 MobilenNet V1(fp) 性能对比<figcaption>A17与A53 MobilenNet V1(fp) 性能对比</figcaption></figure>

 

今天我想介绍一个我新发现并让我眼前一亮的框架Tengine.

Tengine 显著的优点是性能和兼容性,使用Tengine框架后运行性能可以得到大幅度的提升。

下图为MobileNet V1_1.0_224 浮点型模型单张图片分类在单核A53的性能对比。我们可以看到Tengine 有显著的优势。

<figure>MobileNet V1_1.0_224 浮点型模型单张图片分类在单核A53的性能对比<figcaption>MobileNet V1_1.0_224 浮点型模型单张图片分类在单核A53的性能对比</figcaption></figure>

 

Tengine 框架有着非常好的模型兼容性,支持直接加载caffe/mxnet/tensorflow模型文件,而不需要事先转换,而且用户仅需编译就可以利用Tengine的加速Caffe和Tensorflow性能。

Tengine 不仅可以让分类网络的性能大大提升,连大家众所周知的MobileNet-SSD 网络也能提升它的性能。很多人都觉得树莓派的性能不足以hold住检测网络,但是如果用Tengine框架就可以做到。

即使是开源版是每一帧的检测耗时仅为 286.136ms,足以看出Tengine的性能非常强大。

<figure>开源版上每一帧的检测耗时仅为 286.136ms<figcaption>开源版上每一帧的检测耗时仅为 286.136ms</figcaption></figure>

 

<figure>GPU用半浮点精度float16的检测结果准确无误<figcaption>GPU用半浮点精度float16的检测结果准确无误</figcaption></figure>

 

有兴趣的朋友可以看一下Tengine GitHub的主页,最近还推出了跑MobileNet分类网络的Android App, 手机端就可以使用AI 程序。

https://github.com/OAID/Tengine/?csdn010701

https://github.com/OAID/Tengine-app/?csdn010701

EAIDK-全球首个采用Arm架构的人工智能开发平台

嵌入式AI雪梨君 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2019-06-17 18:03 • 来自相关话题

EAIDK( Embedded Artificial Intelligence Development Kit)-嵌入式人工智能开发套件,是全球首个采用Arm架构的人工智能开发平台,专为 AI 开发者精心打造,面向边缘计算的人工智能开发套件。 ...查看全部

EAIDK( Embedded Artificial Intelligence Development Kit)-嵌入式人工智能开发套件,是全球首个采用Arm架构的人工智能开发平台,专为 AI 开发者精心打造,面向边缘计算的人工智能开发套件。

硬件平台具备语音、视觉等传感器数据采集能力,及适用于多场景的运动控制接口;智能软件平台支持视觉处理与分析、语音识别、语义分析、SLAM等应用的基础平台和主流开源算法,满足AI教育、算法应用开发、产品原型开发验证等需求。

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EAIDK搭载了ARM中国开发的人工智能应用开发平台 - AID,其核心专门针对于前端智能开发深度学习框架 - Tengine和支持异构计算、经过微架构级别优化的NN计算库 - HCL构成,同时包含丰富的ML/DL视觉、语音算法库。

EAIDK作为Arm中国嵌入式人工智能教育应用技术开发平台。所搭载的AID为应用开发者提供简洁、高效、统一的API,可加速AI产品实现以及场景化应用落地。

2018年9月14日,首届“Arm人工智能开发者全球峰会”上正式发布EAIDK,同时发布第一款套件EAIDK-610。EAIDK-610处理器使用RK3399,硬件平台具备丰富的接口扩展能力,同时使用AID提供强大的计算能力。

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EAIDK-610运行典型的深度学习算法,同等条件下,比基于原始Caffe的实现快3-5倍,内存占用下降一倍。

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围绕 EAIDK 官方提供以下资源及内容

1、完整体系化的使用说明文档;

2、AI技术基础/应用案例源代码及说明文档;

3、教学用算法源代码,以及从算法训练、调参到部署的详细说明文档;

4、商业场景化应用的典型实例分析和应用分析;

5、基于EAIDK的行业典型行业应用案例介绍;

EAIDK开放平台将为AI应用开发者带来三大助力优势:

1、缩短AI产品开发周期

软件和硬件层面 “模块化”的开发环境,开发者可聚焦于场景应用,搭建合适的软件、算法和硬件组合,减少系统搭建的麻烦。

2、提升开发效率

模块化的组织使EAIDK提供的开发环境,让软件、算法和硬件的配置和开发都极其便利,最大程度减少规格修改和平台移植带来的额外工作量。

3、更开放的环境

EAIDK使开发者能更方便地评估算法、传感器、硬件平台,同时更快导入新算法和应用,并持续改进,提高产品的竞争力。

EAIDK开发套件将创新者快速带入人工智能世界,同时也是商业产品开发者的最佳实施平台。