在一个小型嵌入式解决方案上为流式传输 4x 应用制作原型的步骤

中电网 20220324

  • 机器视觉
  • 深度学习
  • 嵌入式解决方案

“嵌入式视觉组件越来越受欢迎，并被整合到大量的应用中。这些应用的共同之处，就在于它们都需要在狭小的空间内容纳更多的功能。

”

嵌入式视觉组件越来越受欢迎，并被整合到大量的应用中。这些应用的共同之处，就在于它们都需要在狭小的空间内容纳更多的功能。当这些系统在边缘做出决策时，这往往十分有利。为了使这样的系统成为可能，包括实现快速制作原型的能力，Teledyne FLIR 推出了 Quartet™ TX2 嵌入式解决方案。这款定制的载板可轻松集成最多 4 个全带宽 USB3 机器视觉相机。

 

为了强调预装了 Spinnaker SDK 的 Quartet 可以实现的功能，我们介绍了受 ITS（交通系统）启发制作原型 所采取的步骤，这个原型可以同时运行四个相似的应用，其中三个使用深度学习。具体如下：

• 应用 1：通过深度学习识别车牌

• 应用 2：通过深度学习对车型进行分类

• 应用 3：通过深度学习对车辆颜色进行分类

• 应用 4：透过挡风玻璃观察前方（消除反射和眩光）

请阅读这篇实用文章，了解 (1) 购物清单；(2) 每个应用的开发时间；(3) 所需的训练图片数量，以及优化系统整体性能所采取的操作。

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