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智能影像辨识系统的深入剖析

关键字: 智能影像辨识系统 M480系列 远程抄表 作者: 来源: 发布时间:2022-01-10 浏览:0

智能影像辨识系统的深入剖析

深度学习(Deep Learning)在各种不同应用领域上强大的效能令人惊叹,影像辨识是目前深度学习技术应用最广泛的,大量的数字影像数据经过适当的自动化处理、抽取出其中的信息,就能成为贴心的服务、发挥出数字信息惊人的妙用,从基本的手写文字辨识、对象识别、人脸辨识,到自动化图像描述(Image Captioning)、无人驾驶车(Self-Driving Car),还有最新的马赛克还原技术,都是深度学习和影像辨识整合后的应用。


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影像辨识技术加无线摄像头模块

本方案可以辨识10个数字影像(0~9),搭载新唐NuMicro M480系列微控制器,基于arm Cortex-M4F核心,主频率为192MHz,可以快速的运行用户算法,且带有浮点数运算单元(FPU)和数字讯号处理指令(DSP),有效大幅提升机器学习神经网络算法执行效率,由于高效核心执行速度以及闪存(Flash)最大达512KB,SRAM内建最大达160KB的大容量内存,可以直接使用软件驱动CMOS传感器,其影像帧数最高可达30 FPS,可应用于拍摄水、电、气表数字,再进行辨别,判别后信息可透过Wi-Fi或是NB-IoT传输到云端,实现远程抄表功能。内建EBI接口x80或是SPI接口可以外接LCD屏来实时显示影像。SDHC接口可接SD卡,用来存放所拍摄到的照片及相关信息。且OS通过AliOS、Amazon FreeRTOS和Mbed OS认证,还有多路的UART接口,可以同时连接不同的无线透传模块,达到远程传输功能。


新唐提供了什么

新唐提供一套完整的影像识别开发软件包,相关资源下载网址:

https://www.nuvoton.com/hq/applications/industrial/smart-water-meter/?__locale=zh

内容包含:

  • 如何连接CMOS传感器扩充模块来撷取影像数据

  • 如何在PC上使用python撰写神经网络训练程序代码

  • 如何将训练好的模型(训练参数)量化后取出来

  • 如何在MCU上使用CMSIS-NN library撰写神经网络架构来读取量化好的参数进行影像辨识


编辑:zzy 最后修改时间:2022-01-10

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