本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，支持复杂的计算任务，适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板，它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件，支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。
Maix Bit 开发板是SiPEED公司Maix产品线的一员，基于嘉楠堪智科技的边缘智能计算芯片K210(RISC-V架构64位双核) 设计的一款AIOT开发板。开发板设计小巧精悍，板载 Type-C接口 和USB-UART 电路，用户可以直接通过 USB Type-C 线连接电脑进行开发，配置 128Mbit Flash、LCD、DVP、Micro SD 卡等接口并把所有IO引出，方便用户扩展。
在电影《钢铁侠》中，我们看到托尼·斯塔克在建造设备时与人工智能贾维斯交流。托尼向贾维斯描述了他需要的零件，贾维斯控制机械臂协助托尼完成任务。随着当今技术的发展，这种实现只是时间问题。因此，我决定尝试自己实现这个功能，用语音控制来操作机械臂，实现人工智能的简单应用。
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
OrangePi AIPro 是一款基于昇腾AI技术的开发板，它采用华为昇腾910E AI芯片，集成4核64位CPU和AI处理器，支持8TOPS AI算力，拥有8GB/16GB LPDDR4X内存，支持千兆网口、GPIO接口、双HDMI接口、WIFI5+BT4.2、USB3.0和USB Type-C 3.0接口等，采用Type-C供电（还支持MIPI接口的摄像头和DSI屏幕，后续有了这些外设可以继续开发）。Orange Pi AIpro支持Ubuntu、openEuler操作系统，满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求。
博主手里有一块正点原子 STM32F103 单片机开发板，一块基于三星 S3C2440 的 JZ2440 开发板，一块 NXP 的 IMX6ULL 开发板，缺一块高性能开发板，所以去找了一下，发现 RK3288、RK3399、RK3399pro 不错，然后发现 RK 是国产，于是去了解了一下。
bk7256是一颗高性能同时支持wifi6和蓝牙的芯片。使用32位双risv-v作为内核，最大时钟320M。集成音频adc/dac，cmos 摄像头接口，16bit rgb显示屏、8080显示屏接口，支持硬件jpeg编解码。内置512K内存，8M PSRAM，4M flash。工作电压支持2.7V~5V宽电压范围。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱，之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》)，但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用，对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用，目前最广泛应用和接受的还是人脸识别，所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。
使用基于RT-thread操作系统的AB32VG1开发板作为主控，对ov7670摄像头进行图像采集，并使用串口发送图片RGB565格式到PC供opencv进行图像识别。 原项目设想在开发板上进行采集的同时并通过简单的二值算法和插值算法实现车牌号识别，但实践中发现开发板的ram并不够保存采集回来的图像信息，与数据手册中介绍的192k有一定差距，实现用户能使用的ram是70k；同时原设想是带lcd屏幕的，但最后发觉io口数量不够，只能通过串口调试显示，但lcd屏幕的 spi代码仍保留在原码中，可供参考。 目前开发板通过摄像头采集完整数据部分已经完成，并且可以通过串口uart1发送到上位机进行图像显示。
上次博主在 imx6ull 板子上做了韦东山老师的视频监控项目，并且写了两篇文章，如下：
李林 编译自 ZDNet 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 微软昨天发布了一个嵌入式学习库(Embedded Learning Library, ELL)，包括一个用在树莓派上等开发板上的预训练
如上图所示，硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，OV5640摄像头，LCD显示屏等组成；其中： TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现。 LCD显示屏，负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头，负责完成人脸数据的采集。
当今世界，随着科技的不断进步，生物识别技术已经成为了安全和身份验证领域的热门话题之一。如：人脸识别，指纹识别，虹膜比对，掌纹识别等。其中，掌纹识别技术作为一种生物特征识别方法，因其高度精准和高度安全性而备受关注。在这一背景下，越来越多的应用领域开始采用掌纹识别技术，包括金融、安全、物流和智能门禁等。本文将介绍如何在X86架构的嵌入式系统上部署一个开源的掌纹识别算法。
---- 新智元报道 来源：B站 编辑：桃子 小咸鱼 【新智元导读】前不久，22岁何同学自制了次时代办公桌AirDesk，不仅能给设备充电，做备忘录，升降桌腿，还能够提醒喝水和下班。唯一缺点就是「贵」，总共需要6万。这不，一位UP主做了平替版，只用十分之一的成本搞定！ 一周前，22岁何同学自制了「苹果放弃的产品」AirDesk 爆火出圈。 许多网友都在「求量产」，还有人却认为是在炫技，不够务实。 别急，这不一位up主近日便挑战用最短时间复刻出这张何同学同款AirDesk。 只用了24个小时，十分
很高兴能够参与到腾讯云AIoT应用创新大赛，有机会认识到各种行业背景的物联网爱好者，作为一个新手，接触了面向物联网领域的TencentOS Tiny系统、腾讯云物联网开发平台以及RISC-V芯片的应用实例等。
AI开发板果然是各大厂商的必争之地。树莓派4刚发布8GB版，快被遗忘的谷歌Coral开发板就迎来新的机器学习模型，登上了近日GitHub开源热榜。
近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】中，动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。
时间过的真快，一转眼两个月时间过去了。我可能是这批活动参与者中最忙的一个吧，作为一个负责十多个项目的小leader，期间小孩又肺炎住院了大半个月，需要平衡工作和家庭，时间真的很不够用。
一般情况下，遥感目标检测中，遥感图像的图片尺寸都会很大，且图像中元素极为复杂，近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外，动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以，如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别？ 目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少，但大多依托于强大的计算资源，为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别，我们找到了一个
步进电机和丝杆驱动需要300元，无线充电线圈500元，一键站立用到的光电对管50元，2块Arduino开发板一共550元。
近年来随着机器学习等技术的发展，人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大，这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
树莓派4B一块Linux系统的嵌入式卡片电脑，raspberrypi 4B的内核为ARM，A72的版本，其树莓派的裸板上包涵4核的1.5GHZ的CPU，RAM内存为1G/2G/4G，以及USB3.0,蓝牙5.0
有Windows和Linux两种，这里介绍在Ubuntu虚拟机的Linux系统中安装的操作步骤。
大家好，我是猫头虎。随着科技的不断进步，嵌入式开发和物联网（IoT）技术的应用变得越来越广泛，各类高性能开发板也应运而生。这些开发板在物联网设备、智能家居、自动化控制等多个领域发挥着重要作用。近年来，市场上推出了多款高性能开发板，而其中，香橙派 Kunpeng Pro 因其强大的计算能力和丰富的接口配置，受到了广泛的关注和好评。
大豆是世界上主要的油料作物之一，是生产蛋白质和油的主要原料。它们在世界各地广泛种植，通常用于制作豆制品。为了保证大豆产量的持续增长，需要更多的优质种子来种植。因此，有效地筛选优良的大豆种子是非常重要的。除了种子的大小、形状和颜色特征外，表面完整性、物理损伤、昆虫损伤、真菌感染和霉菌也是用于评估的额外因素。准确分选优质大豆种子是提高大豆产量的关键！
很荣幸这次能拿到AIoT应用创新大赛的初赛资格。 深度学习和机器学习在安防、金融、消费等各个方面有着广泛的应用。随着神经网络算法的发展，模型精度越来越高，但是模型尺寸却越来越大，算法运算量和内存占用使得ANN的算法不适合在嵌入式端进行部署，这严重影响了神经网络算法的应用。因此，本设计尝试使用C++语言进行Lenet-5架构的前向传播，并将其应用于MNIST手写数字识别，从而使得TencentOS Tiny AIoT开发板具有智能识别手写数字的功能。
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
数字图像处理技术在当代社会发展迅速，发挥着不可替代的作用，被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。随着现代科技的不断发展、技术的不断进步，人们对数字图像处理的速度和质量提出了越来越高的要求。
这已是英伟达举办的第十届 GTC，只可惜今天还是没有人们期待已久的「安培」架构 7 纳米制程显卡。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
智能交通安全监测系统是通过利用高性能处理器和先进的图像处理算法，实现对交通场景的实时监测、分析和预警，以提高交通安全水平。以下是基于RK3568处理器的智能交通安全监测系统产品的应用方案：
下载完成后，将sunxi-mpp.tar.gz压缩包放入虚拟机的任意目录，假设放在/home/book/workspaces目录下，
蕾师师 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 为了让更多IoT设备用上AI，在条件“简陋”的单片机上跑图像识别模型也成为一种需求。 但是图像识别对内存有较高的要求，一般搭载MCU的设备内存都不高，怎样才能解决这个问题呢？ 最近，微软提出了一种RNNPool方法，甚至可在内存只有256 KB的STM32开发板上运行人脸检测模型。 这篇论文也发表在近期举行的顶会NeurIPS 2020上，相关代码已经开源。 CNN难以适应单片机低内存 目前，计算机视觉领域的主要架构都是基于CNN，但是CNN对
玩开发板是一件很有趣和有意义的事情，一方面用开发板可以 DIY 实用的小东西，另一方面开发板的技术也能运用到工程项目中，带来经济效益。在中国，在全世界，都有很大一批人在玩开发板，玩开发板对搞技术的工程师来说，就是一道盛宴。回想，笔者刚开始玩 XILINX FPGA 开发板的，刚毕业没多久，在 2009 年左右，那时候 XILINX FPGA 的开发板是超级的贵，一个 spartan3e 的开发板国产的很少，至少也得 1K,USB 下载器也要 200 多，手头拮据，耽误了不少时间，后来自己借到一块 spartan2 的开发板，然 后根据官方提供 spartan3e 的开发板图纸，简化设计了一款板子，那可是国产第一款低价的 sparan3e 的开发板，很有成就感，几年过去，现在设计的板子也是也来越复杂，功能也是越来越强大。几年下来，结交了很多和笔者一样喜欢玩开发板，专研技术的朋友，笔者感觉这是最大的幸运。
大家好，很高兴能够参与这次腾讯云AIoT应用创新大赛，非常希望能够在这次比赛中得到收获与提升，同时也希望能够通过这次比赛能与各位交流学习。
很高兴，收到了一份新款 OrangePi AIpro 开发板，这是香橙派第一次与华为昇腾合作，使用昇腾系列 AI 处理器来设计这款高性价比的 AI 开发板。这块开发板不仅性能强大，还支持丰富的硬件接口，为AI开发者提供了一个理想的实验平台。作为一名会点AI的软件工程师，我迫不及待地想要尝试这款设备，将其应用到实际项目中。*^____^*
随着科技的进步和农业现代化的发展，农业生产效率与质量的提升成为重要的研究对象。其中，果蔬采摘环节在很大程度上影响着整个产业链的效益。传统的手工采摘方式不仅劳动强度大、效率低下，而且在劳动力成本逐渐上升的背景下，越来越难以满足大规模种植基地的需求。人工采摘还可能因不规范的操作导致果实损伤，影响商品果率。
带着这个问题，我打开谷歌，输入“Autonomous ship”，没想到现在的自动驾驶轮船技术刷新了我的认知：
RK3588 NPU性能可谓十分强大，6TOPS设计能够实现高效的神经网络推理计算。这使得RK3588在图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域有着极高的性能表现。
Innovate 2021亚马逊云科技 AI 在线大会即将在 4 月 22 日举办。届时，亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡，以及亚马逊云科技全球人工智能技术副总裁、杰出科学家Alex Smola将联袂为您献上精彩的主题演讲。大会开设六大分会场，可谓是别开生面的一场AI在线大会。
我是来自山区、朴实、不偷电瓶的AI算法工程师阿chai，给大家分享人工智能、自动驾驶、机器人、3D感知相关的知识
https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/LearnESP32/app_video_car.html
没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA，这是CSDN某大佬说过的一句话，鄙人深信不疑。。。
加拿大公司Connect Tech开发了一款产品，在一个1U的机架里放置了24片Jetson TX2模组，这些模组通过其 1-Gbit 以太网连接，这些与带有两个10Gb和2个1Gb SFP +端口的
本文为Linux-RT内核应用开发教程的第三章节——rt_input案例，欢迎各位阅读！本期用到的案例板子是创龙科技旗下的A40i工业级别开发板，是基于全志科技A40i处理器设计，4核ARM Cortex-A7的高性能低功耗国产开发板，每核主频高达1.2GHz。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第十七篇，教育、研究和培训，本篇内容目录简介如下：
一个低调的AI开发者，凭什么登上B站首页、一个视频百万播放，并且外行内行看了都服气？
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