近年來，機器視覺系統越來越多地基于可變條件進行自動化決策。開發這些系統所需的時間和精力可能會讓人望而卻步。而深度學習的出現正在改變這一局面，并使自動化決策觸手可及。開源庫、Nvidia硬件和FLIR相機等資源正在幫助實現這一變化。走進深度學習“一張圖片勝過千言萬語”這句話在機器視覺領域里從未像今天這樣真實。機器視覺可以將數千甚至數百萬行代碼用簡單地經過圖片和少量編碼訓練后的的神經網絡所代替。深度學習是一種機器學習形式，它使用在輸入和輸出節點之間有許多“深層”層的神經網絡。通過在大數據集上訓練網絡，可以創建
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Firefly DL 深度學習 人工智能
隨著人工智能興起，利用“深度學習”技術進行計算機視覺工作已是很普遍的應用，如圖像分類、對象檢測等。通常只需將單張圖像送入訓練好的模型中進行推理即可得到輸出結果，但當遇到視頻文件或串流視頻時，逐格(by Frame)圖像分析就變得很沒效率，因為幀間時間差距過短（通常為1/30~1/60秒），場景中的對象位移量（變形量）可能過小，導致幀間得到幾乎相同的計算結果（對象位置、尺寸及分類），浪費計算資源，也讓系統看起來反應過慢?！ 榱耸挂曨l文件及串流視頻在分析上能加快反應，Intel OpenVINO Too
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OpenVINO 串流視頻 DL Stream
＊實際案例操作：SSD對象檢測接下來就用一個實際的例子來說明如何操作DL Workbench。1.數據集預處理 如果手上沒有現成的數據集可供測試，可以參考官網[6]的說明下載需要的公開數據集及標注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數據集舉例說明。點選網頁[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
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OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
＊DL Workbench工作流程在開始實際操作前，先大致說明一下整個DL Workbench的工作流程，方便后面理解實際操作項目，如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程圖。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安裝(Install)：前面已經介紹過，除了可直接一步一步安裝在計算機上，也可支持使用Docker映像方式安裝DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安裝，方便沒有采購硬件的人，先利用Intel提供的云端測試平臺來選擇合適的硬件
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OpenVINO DL Workbench 圖形化接口工具
看過或玩過「神奇寶貝（寶可夢）」的朋友都知道，訓練家們要根據怪獸的屬性（火系、草系、電系等）給予適當的培訓，再挑選合適的對象及不斷的對戰磨煉才能有好的戰斗表現。同樣地，AI模型訓練師也是如此，依據不同的應用場景（圖像分類、對象檢測、圖像分割等），挑選適合在指定的硬件（CPU,GPU,VPU,FPGA等）上推理的模型，并反復調整合適的超參數，如此才能有好的成果。由于這樣的調參工作需要耗費大量的時間及精力才能完成，傳統上只靠一堆數字報表來分析調整方向，所以非常仰賴專業工程師的能力才能完成。因此Intel Op
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OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
前言中國嵌入式系統產業聯盟理事、日本阿波羅株式會社首席技術官顧澤蒼博士（中國籍）在業內最早發表論文，指出當前在人工智能領域占據主流地位的“深度學習” （ Deep? Learning? DL）存在嚴重缺陷；并在多年以前就有針對性地個人獨自發明出有中國知識產權的新一代人工智能 “自律學習”（ Self? Discipline? Learning? SDL）創新算法。顧澤蒼博士帶領他的廣州硅基智控科技有限公司技術團隊，瞄準世界最先進的AI算法作為對抗的目標，將
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SDL DL
數字信號主要的頻率分量都位于它的轉折頻率以下。轉折頻率FKNEE與脈沖上升時間TR相關，而與傳播延遲、時鐘速率或轉換頻率無關：信號傳播的整個路徑，包
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DT DV DL 電壓突變
LabVIEW在配上NI的采集卡或者別的第三方的硬件，約等于神器（雖然有時候貴了點）。這樣你可以比較集中精力的專注于數據處理了，就不用學
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LabVIEWCC++Dl
隨著智能電網的發展，電力行業對各種電能表終端的遠程、實時管理，以及對抄表數據的通信需求成為一項重要的研究課題。將無線傳感器網絡用于多功能電能表數據通信，需解決各層協議的通信機制和與DL／T645規約匹配等問題。文中提出了一種改進型的基于IEEE802．15．4的QoS—MAC協議，并針對電力DL／T645規約的電能表各類數據傳輸的特點以及集中抄表無線傳感器網絡的數據通信需求，構造了一種具有實時性和可靠性服務質量的無線傳感器網絡MAC層模型。
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無線傳感器網絡 QoS&mdash MAC層模型 DL／T645規約 數據傳輸
DL-01低頻電療儀電路剖析,低頻電流對人體的穿透能力很強，故低頻電療儀對頸椎病、肩周炎、腰椎間盤突出、風濕、關節炎、腦供血不足、人體內部非病毒性炎病都有一定的療效。根據實物拆解繪制的DL-01型低頻家用電療儀原理電路如附圖所示。電路的
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DL 低頻 電療儀
數字信號主要的頻率分量都位于它的轉折頻率以下。轉折頻率FKNEE與脈沖上升時間TR相關，而與傳播延遲、時鐘速率或轉換頻率無關：信號傳播的整個路徑，包括器件封裝、電路板布局以及連接器等，如果要它們正確地分發轉換
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DT DV DL 電壓突變
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