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英飛凌邊緣AI平臺DEEPCRAFT? Studio通過Ultralytics YOLO模型增加對計算機視覺的支持
- 全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導體領(lǐng)導者英飛凌科技股份公司在DEEPCRAFT? Studio中增加了對計算機視覺的支持，擴大了當前對音頻、雷達和其他時間序列信號數(shù)據(jù)的支持范圍。在增加這項支持后，該平臺將能夠用于開發(fā)低功耗、低內(nèi)存的邊緣AI視覺模型。這將給諸多應(yīng)用領(lǐng)域的機器學習開發(fā)人員帶來極大的便利，例如工廠可以借此實現(xiàn)對零件的實時視覺檢測、機器會在有人靠近時自行關(guān)閉；智能家居設(shè)備可以監(jiān)測物體、人類或?qū)櫸铩？傊?，視覺能夠為邊緣AI應(yīng)用帶來巨大的可能性。DEEPCRAFT?視覺支持DEEPCRAFT?
- 關(guān)鍵字： 英飛凌 嵌入式展 DEEPCRAFT Ultralytics YOLO 計算機視覺
基于多目標檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)
- 針對城市交通現(xiàn)狀，設(shè)計了基于多目標檢測的交通監(jiān)測反饋系統(tǒng)。該系統(tǒng)能對道路車流量、車速、車輛異常姿態(tài)等情況進行跟蹤監(jiān)測，并對于可疑情況進行預警，使工作人員及時做出相應(yīng)措施。本系統(tǒng)采用獨立開發(fā)的模式，主要通過Keras、Open CV庫等，使用Python語言開發(fā)，應(yīng)用LSTM-AdaBoost對可疑車輛軌跡進行追蹤預測，并利用YOLO-V3算法對可疑車輛進行框選監(jiān)測，該系統(tǒng)還可以對道路車流量、車輛行駛速度、異常駕駛行為等情況進行監(jiān)測和預警，從而緩解城市交通現(xiàn)狀，進一步保障道路交通安全。
- 關(guān)鍵字： 多目標檢測 YOLO-V3算法 交通監(jiān)測 202212
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