Bonjour_ca_va的博客

基于场景的数据集------明厨亮灶数据集

搞了那么久的边缘计算，现在对AI芯片的整个开发也有了自己的心得，首先AI芯片根据我的浅显的认知，最核心的能力是两大块：其一，硬件编解码能力 其二，深度学习网络的推理能力，现在把在海思 3559av100 芯片上，实现所有的代码给大家讨论，包括从拉流+解码+送进模型推理获得结果，当然，大家如果想看模型量化与转换相关的成果，可以参考我的其他几篇博客。rtsp 拉流和断流重连局部代码赏析，代码规范，可读性好十六路算法并行赏析，速度和精度杠杠的...

现在做边缘计算的小伙伴较多，但是很多同仁能够移植简单的算法并在边缘侧跑起来，但是对于整个盒子的管理就不慎清晰了。亦或是某些小团队专注于算法层面的实现，没有多余的人员和精力梳理整个框架结构，包括算法层面的管理，下面根据常用的功能，简单做了下梳理：管理盒子平台主要功能：平台对盒子操作系统版本管理功能平台对出厂盒子自动搜索添加配置功能平台对盒子配置备份及恢复功能平台对盒子节点管理及查看功能平台跳转至盒子操作系统配置盒子网络等功能平台统一批量配置盒子通用参数功能，如算法配置、NTP配置、

自从海思受制裁之后，其他记录神仙也是快马加鞭的抢占市场，不可否认的是，像rk，地平线等AI芯片质量也都可圈可点，整个工具链也比较完善，开发上手也没那么费劲，其实套路都是一样的，核心都在ying...

一、养老场景下基于视频AI解决方案探讨(海思3559智能盒子和服务器双重解决方案)前言：当前我国人口老龄化日趋严重，智能化养老已经有着深入的行业应用基础，但是基于视频的解决老人的一些行为的应用还是太少，当前机器视觉和人工智能在各个领域生根发言，可以借助相机辅助医护人员为老年人更好的服务，AI+养老解决方案是在深刻理解国家政策和养老服务体系特点的基础上，运用各种先进的人工智能技术，创建 “视频可视化服务”的智慧养老服务模式，并且涵盖了康养院周界围墙、公共区域、老人居室、值班岗位、出入口、楼梯间、休闲区等多

一、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示好了，在家的时候把法医秦明两部剧补了一下，还看了模仿游戏讲述图灵在二战中破译密码工作，大...

一、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示OK,继续开始我们的讨论，根据上一篇章所述，我们获取了caffe下的两个重要文件anqu...

一、基于海思芯片：从算法到移植darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示在本系列教程第一篇文章：一、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下训练yo...

今天是2020年1月25号，大年初一，万万没想到，这个本来狂舞躁动的时刻，敝人会安逸的坐在家里写博客，这场肺炎带给我们的应该是深刻反思。边缘计算如日中天，或者说把深度学习落地，搞到移动端解决是一个大趋势，现实情况是多数搞算法的对嵌入式方面的移植不甚了解，而搞嵌入式的对这个高大上的算法环节更是一脸懵逼。下面我就带领大家梳理一下，认真研读完本系列四篇教程并下载所有资料，帮助你从训练算法一直到移植海思3...

上次基于海思芯片展示了移植yolov3面临的一些问题,求助许多人才得以解决,个人觉得,不在于算法有多么高深莫测,能用在生活实践才是最重要的.在此我已经完成了基于海思低成本开发板的人脸检测/电瓶车和自行车的识别/安全帽识别,并且精度高,速度快,工业化品质,运行稳定我的qq为 1181852141 ,欢迎交流学习...

最近经过自己艰苦卓绝的一顿猛如虎的研究操作,当然肯定是请外援的情况下,终于把caffe算法模型移植到hisidv300板子上,一直以来搞算法都是在基于ubuntu环境下,刚开始接触移植到嵌入式确实对我来说是个不小的挑战,速度各方面都ok,最重要的是摸清楚这一套流程,从在windows系统配置 ruyistudio的开发环境,一直到在ubuntu上编译代码然后导入板子,反复调试 ,最终也让我清楚认识...