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面向計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、類機器人等領域量身打造了基于“達芬奇（DaVinci）架構”的昇騰（Ascend）AI處理器，開啟了智能之旅。
與傳統(tǒng)方案相比，PL 與 PS 的緊密耦合使得創(chuàng)建的系統(tǒng)具有更強的響應能力、可重配置能力以及更高的能效?；?CPU/GPU 的傳統(tǒng) SoC 需要使用系...
2019-07-29 標簽：監(jiān)控系統(tǒng)計算機視覺機器學習 1874 0
圖像分割和語義分割是計算機視覺領域中兩個重要的概念，它們在圖像處理和分析中發(fā)揮著關鍵作用。 1. 圖像分割簡介 圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域或對象的過...
首先，攝像頭的“眼睛”會捕捉到目標物體的圖像信息，無論是簡單的形狀還是復雜的紋理，都會被一一記錄下來。這些圖像信息隨后被轉化為電信號，傳遞給機器人的“大...
2024-01-26 標簽：控制系統(tǒng)機器人圖像處理系統(tǒng) 1868 0
隨著低成本計算能力、數(shù)據(jù)存儲能力的提升，大數(shù)據(jù)處理技術逐漸變得成熟。深度學習等新算法的出現(xiàn)，使人工智能得到前所未有的發(fā)展。無論是谷歌、阿里巴巴、蘋果等巨...
由于事件相機具有極高的時間分辨率，其在機器人和計算機視覺方面具有很大的潛力。然而，它的異步成像機制往往會加重測量對噪聲的敏感性，給提高圖像空間分辨率帶來...
為驗證本文算法對不同大小目標的檢測精度, 實驗中隨機選取100張圖片, 其中包含198個目標, 將其分為大、中、小三類. 由于該網(wǎng)絡的輸入圖像尺寸為30...
人臉識別模型訓練流程是計算機視覺領域中的一項重要技術。本文將詳細介紹人臉識別模型的訓練流程，包括數(shù)據(jù)準備、模型選擇、模型訓練、模型評估和應用部署等環(huán)節(jié)。...
目前智能制造工業(yè)檢測領域計算機視覺中的光照問題研究大多從算法上入手。如基于Retinex的X光非均勻鋼絲繩芯輸送帶圖像校正和增強算法提出了一種基于機器視...
圖像處理器（Image Processor）是一種專門用于圖像處理和計算的硬件設備或芯片，它通過高速數(shù)據(jù)傳輸、圖像編解碼、濾波、變換等多種技術手段，對輸...
目標檢測識別是計算機視覺領域的一個重要研究方向，它主要關注于從圖像或視頻中識別和定位目標物體。隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展，目標檢測識別已經(jīng)廣泛應用于各...
2024-07-17 標簽：監(jiān)控系統(tǒng)攝像頭目標檢測 1849 0
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，提供了大量的圖像處理和計算...
如何在Ubuntu用5行指令快速搭建含英特爾顯卡的AI開發(fā)環(huán)境
EIV (Edge Insight Vision) 具有一組預集成組件，專為邊緣應用的計算機視覺和深度學習推理而設計，并針對英特爾 架構進行了優(yōu)化。它作...
運動恢復結構（SfM）是計算機視覺領域一個長期存在的問題，旨在根據(jù)每個相機拍攝的圖像來估計場景的3D幾何結構以及觀測該場景的相機的參數(shù)。由于它方便地同時...
算法原理很簡單，我們先介紹均值濾波，因為線性濾波的基礎是均值濾波，中值濾波是在這個基礎上發(fā)展過來的。
計算機視覺（Computer Vision, CV）作為人工智能領域的一個重要分支，致力于使計算機能夠像人眼一樣理解和解釋圖像和視頻中的信息。隨著深度學...
3A算法是攝像機成像控制技術中的三大自動控制算法。隨著計算機視覺的迅速發(fā)展，該算法在攝像器材領域具有廣泛的應用和前景。
目標檢測共有以下四個核心問題：（1）目標可能出現(xiàn)在圖像的任何位置；（2）目標有各種不同的大??；（3）目標有各種不同的形狀；（4）光照、遮擋等因素的干擾。...
目前存在的一些關于自動駕駛技術的綜述文章，包含整個系統(tǒng)/平臺到單個模塊/功能[1-2，4-8，10-13，15-33]。在本節(jié)中，我們簡要介紹圖1所示的...
人臉檢測是計算機視覺領域的一個重要研究方向，它涉及到從圖像或視頻中檢測出人臉的位置和大小。隨著深度學習技術的發(fā)展，人臉檢測模型的性能得到了顯著提升。以下...
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