4.C++进阶语法(OOP、智能指针、STL) 5.CMake基础语法 6.OpenCV基础
YOLOv8目标检测模型 YOLOv8图像分割模型(拼课 wwit1024) YOLOv8姿态估计模型 RKNN、量化、RTSP读推流、多线程、MPP编解码、C++、Cmake、Opencv、Docker...
飞凌嵌入式最新推出的基于旗舰AIoT国产芯RK3588开发设计的FET3588-C核心板具有出色的显示能力,在“显示能力”越来越重要的今天,FET3588-C核心板就是一款能够为众多领域应用提供更加极致的视觉体验的利器。 FET3588-C核心板 强大的显示能力,不只是8K 在瑞芯微第四代最新编解码技术的加持下,飞凌嵌入式FET3588-C核心板...
🎬探索RK3588的视觉部署世界!我们为你提供了详尽的视频资料和代码,让你轻松上手。从C++基础语法到进阶语法,再到OpenCV的配置和使用,一切尽在掌握。💪📚附录中,我们提供了丰富的视频教程,包括C++、CMAKE、OpenCV的详细讲解,以及Yolov5和Yolov8的加速推理测试。无论你是初学者还是资深开发者,都能在这里找到你需要...
课程介绍:C++ RKNN部署(支持RK3566、3568、3588、RK3562):YOLOv5检测(高达190FPS)、YOLOv8检测(高达130FPS)、YOLOv8人体关键点姿态估计(高达1
附上rk3588AI边缘计算及视觉分析主板型号及简介:DC_A588。 1、全国产RK3588芯片配合国产银河麒麟Kylin系统V10 SP1支持双显4K输出。 2、提供QT5.12等版本,提供QT全平台通用GPIO,OPENCV,串口,摄像头等源码DEMO。 3、内置NPU,多路8K显示输入输出:LVDS/EDP/MIPI/双HDMI/HDMIRX2/MIPC_CSI。
边缘计算:部署M7 在网络边缘处理数据,减少延迟和带宽使用。 云服务器:利用M7 强大的处理能力来实现基于云的应用程序和服务。 AI 开发:利用6 TOPS NPU 和与 AI 框架的兼容性进行机器学习项目。 虚拟/增强现实:利用M7 的高性能图形和处理功能开发 VR/AR 应用程序。 区块链:利用M7 强大的计算能力高效运行区块链节...
本地化部署大模型:RK3588等高性能处理器内置的NPU支持大规模神经网络模型的本地化部署和高效推理。例如,可支持1.4B至7B参数规模的模型在板端进行推理,实现每秒处理6个Token的速度,满足机器人对复杂任务的实时处理需求。 单目测距:利用视觉算法和NPU的算力,实现视觉障碍物的距离及角度信息的快速计算,为机器人的避障和...
2 边缘智能终端部署 2.1 硬件实现 与目标检测、目标跟踪等一般视觉人工智能任 务可采用单一计算机后端不同,跨模态行人重识别 技术是跨摄像机多视角的视觉人工智能任务,涉及 到多路视频流信号的联合分析,在前端设备数量较 多的情况下,单一处理后端难以满足实际的 AI 推理 ...
Opencv是一个开源的计算机视觉库,可以给开发人员提供更便捷的方式设计复杂的视觉应用,Opencv主要是用c和c++编写,可以运行在Windows/Linux/Mac等上。这几天尝试着在RK3288上安装Opencv,被虐了好多遍,幸好没有放弃,终于弄出了。之前一直是通过电脑先交叉编译Opencv再移植的方法,但是在编译过程中总是遇到各种问题,换了不...