zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 物体识别与测距解决方案

    方案背景
     
    机器视觉的高速发展,在人工智能各个领域的应用越来越重要,逐渐应用于安防监控、医疗图像、机器人工业视觉、自动化驾驶、无人机等行业中,而随着图像识别技术和深度学习算法的不断发展,机器视觉的物体识别与测距也在不断深入和拓展。
     
     
    方案简介
     
    机器视觉物体识别和距离检测方案,采用Firefly高性能开源主板以及高清摄像头,融合了机器视觉和深度神经网络技术,不仅识别出摄像头前方的物体类型,并计算出前方障碍物离摄像头的距离,双目摄像头距离检测精度误差0.05m,相对于传统的机器视觉识别,能更好地应用于各种智能领域。
     
     
    方案搭建
     
    Firefly RK3399Pro开源主板 + 单目摄像头/双目摄像头
     

    方案特点
     
    高性能AI处理器
     
    采用RK3399Pro高性能AI主板,ARM六核处理器架构,主频高达1.8GHz,四核图形处理器Mali-T860 MP4,集成神经网络处理器NPU,算力高达3.0Tops,兼容多种AI框架。

     



    配置高清摄像头
     
    配置高清单目摄像头/双目摄像头,可快速地实现识别物体,确保画面清晰。单目摄像头检测帧率达到25fps@640*480,距离检测精度误差0.3m;双目摄像头检测帧率达到15fps@640*480,距离检测精度误差0.05m。
     

    应用场景
     
    使用机器视觉和深度神经网络技术,精准地识别摄像头前方的物体类型,如人、车、狗、猫、椅子、杯子、鼠键等物体,并计算出前方障碍物离摄像头的距离。广泛应用于移动机器人、无人机、安防监控、智慧医疗等领域。

     
     
     
    了解方案更多内容,请咨询:sales@t-firefly.com

     

     

     

    ———————————————
    更多信息请关注Firefly公众微信号fireflytee:
     
    ———————————————
    Firefly官网:http://www.t-firefly.com

    Firefly开源社区:http://developer.t-firefly.com
     
     
  • 相关阅读:
    vim常用命令总结 (转)
    读《分布式一致性原理》JAVA客户端API操作2
    读《分布式一致性原理》JAVA客户端API操作
    读<分布式一致性原理>初识zookeeper
    获取管理权
    开始使⽤ZooKeeper的API
    ZooKeeper与仲裁模式
    了解zookeeper
    ZooKeeper架构
    使用Spring MVC创建 REST API--2
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/TeeFirefly/p/11177807.html
Copyright © 2011-2022 走看看