• 深蕾半導(dǎo)體AI BOX

  深蕾半導(dǎo)體AI BOX是基于VS680/SL1680芯片設(shè)計(jì)的主板，擁有高端算力、超強(qiáng)智能等核心優(yōu)勢，支持4K及雙屏異顯， 接口豐富，適用于智慧顯示、工控等領(lǐng)域，如視頻審核、智慧安防等場景，提供二次開發(fā)SDK，支持多種操作系統(tǒng)。

  深蕾半導(dǎo)體

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  04/02 08:27

  AI SoC芯片
• 基于STM32F4的車牌識(shí)別（1）——車牌區(qū)域識(shí)別和字符分割

  曾經(jīng)寫過一篇文章，介紹如何利用ESP32獲取車牌數(shù)據(jù)上傳至百度云平臺(tái)識(shí)別車牌。不過這種方式既需要無線傳輸，還需要額外對車牌識(shí)別進(jìn)行繳費(fèi)。本期我們探索如何利用STM32進(jìn)行車牌識(shí)別的本地化部署。這里疊個(gè)甲，作者做這塊純屬好奇，不涉及真正的應(yīng)。

  實(shí)在太懶于是不想取名

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  04/01 11:15

  stm32 圖像識(shí)別

  
• 利用Yolo模型實(shí)現(xiàn)圖像分類的迅速上手Blog！

  本期我們就介紹如何快速上手使用Yolo訓(xùn)練自己的實(shí)時(shí)分類模型。最近要做一個(gè)有關(guān)于圖像分類的項(xiàng)目，大體需要區(qū)分下面三種圖像，分別是模糊的PCB孔，外孔清晰照片，內(nèi)孔清晰照片。

  實(shí)在太懶于是不想取名

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  02/10 08:42

  圖像識(shí)別

  
• 光流直觀解

  光流（Optical Flow）是指圖像中像素或特征點(diǎn)在時(shí)間序列上的運(yùn)動(dòng)軌跡。它反映了物體在場景中的運(yùn)動(dòng)信息，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、視頻處理等領(lǐng)域。光流是在連續(xù)運(yùn)動(dòng)的視頻中識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別方法。

  聚翼無人機(jī)

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  02/08 08:44

  圖像識(shí)別

  
• 職場人必備丨AI術(shù)語小詞典（6）

  接著上一期的AI術(shù)語小詞典，文檔君又如期而至，來給大家科普啦~

  中興文檔

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  2024/09/30

  AI 圖像識(shí)別

  
• 使用Python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行圖像識(shí)別的步驟

  使用Python構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行圖像識(shí)別通常包括以下步驟： 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備： 獲取并準(zhǔn)備圖像數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集中包含圖像和對應(yīng)的標(biāo)簽。 對圖像進(jìn)行預(yù)處理，如縮放、歸一化和增強(qiáng)。 導(dǎo)入庫： 導(dǎo)入必要的庫，如TensorFlow或Keras用于搭建CNN模型，以及Numpy用于處理數(shù)據(jù)。 構(gòu)建CNN模型： 定義CNN模型的結(jié)構(gòu)：包括卷積層、池化層、全連接層等。 選擇適當(dāng)?shù)募せ詈瘮?shù)，如ReLU。

  eefocus_3901714

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  02/12 07:14

  Python 圖像識(shí)別

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