1.开机前先把显示屏单独供电+连接好HDMI到RDK x3上。(途中再上电显示显示屏会黑白错位)2.上rdkx3 cd/app/pydev_demo/07_yolov5_sample python3 vedio_yolov52.py 1. 2. 3. 4. 5. 其中vedio_yolov52.py的代码如下: #!/usr/bin/env python3importnumpyas npimportcv2from postprocessimportpostprocess...
4.1 网球识别:YOLOv5让捕捉高速网球更精准 利用YOLOv5进行网球识别,是深度学习与计算机视觉的强强结合,能够精准锁定网球位置,即便是高速飞行的球也能轻松捕捉。整个流程涵盖数据准备、环境配置、模型训练、优化调整及效果评估,确保识别高效、精准。 ✅数据准备:多样化的数据集是训练高性能模型的关键。涵盖不同运动场景、...
RDK X3是一款模块化开发板,用于机器人控制、感知、定位和规划等功能。在智能捡球车中,RDK X3负责实现定位、避障和路径规划等功能,通过传感器和算法处理,帮助机器人精确捡拾网球。 RDK X3的作用包括: 定位和导航:通过激光雷达、摄像头等传感器,RDK X3实现精准定位和导航,帮助机器人找到网球。 避障和安全:利用传感器检...
仅个人观点,个人认为X3配置的双核BPU在使用合理的情况下,推理能力并不亚与其他派,贴主实装了yolov5目标检测上板推理+Cython后处理,推理速度达到了20多帧,理论上通过超频,多线程等处理还能达到更快。 言归正传,前些日子sunrise X3pi正式改名RDK X3,并...
- RDK X5具有更好的兼容性、通信能力、多标准兼容、串口调试和供电等特性,还列出了其在不同模型下的性能参数,如Yolov系列模型的尺寸、类别数、参数量、BPU延迟、BPU吞吐量和后处理时间等。 2. RDK上的模型部署 - 人工智能演变史:从1956年人工智能概念提出,到机器学习、深度学习,再到生成式AI的发展历程。自然语...
RDK_X3实时目标识别嵌入式系统单目视觉本文研究探讨轻量化YOLOv5模型在RDK_X3嵌入式平台上的实时目标识别应用.通过对YOLOv5模型进行剪枝和量化,实现模型的轻量化,并在RDK_X3上部署运行.研究比较Ubuntu和Windows系统环境下的部署差异,分析板载应用中的计算量和计算速度数据.采用单目相机进行数据采集,对比单目与双目方案的...
其公版模型在目标检测任务中,不同模型(如Yolov8系列、Yolov10系列)具有不同的尺寸、类别数、参数量、BPU延迟、BPU吞吐量和后处理时间等性能指标。 RDK上的模型部署 1. 人工智能与自然语言处理相关概念 生成式AI根据提示或数据创建新内容,深度学习是其基础技术,机器学习是人工智能子集,自然语言处理使计算机能理解和...
A基于YOLO模型的智能瞳行设备设计使用了 地瓜机器人RDK X3机器人开发者套件(下文统称RDK X3),搭载了旭日3智能计算芯片,具有5TOPs端侧推理算力,兼容树莓派4B、CM4接口,方便开发者快速集成。结合地瓜机器人的高性能AI工具链与机器人开发平台,助力智能瞳行设备快速落地解决方案。 B、M260C环形六麦语音模块M260C 环形...
YOLO目标检测算法示例使用图片作为输入,利用BPU进行算法推理,发布包含目标类别和检测框的算法msg。目前支持yolov2、yolov3、yolov5、yolov5x四个版本。 2024-11-13 - 应用方案 代理服务 技术支持 采购服务 地平线RDK X3作为上层控制器的白蛋一号家庭巡检安防机器人应用介绍 为了适应老龄化社会的发展,加速家用...
A基于YOLO模型的智能瞳行设备设计使用了 地瓜机器人RDK X3机器人开发者套件(下文统称RDK X3),搭载了旭日3智能计算芯片,具有5TOPs端侧推理算力,兼容树莓派4B、CM4接口,方便开发者快速集成。结合地瓜机器人的高性能AI工具链与机器人开发平台,助力智能瞳行设备快速落地解决方案。