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Teledyne Flir Machine Vision

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

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

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。


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

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。

https://www.flir.CN/discover/iis/machine-vision/streaming-4x-cameras-with-small-carrier-board-fast-prototype/

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