TinyML-CAM: 实现低成本实时图像识别的开源项目
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TinyML-CAM 项目基础介绍
TinyML-CAM 是一个开源项目，旨在实现低功耗、低成本、实时运行的图像识别系统。该项目基于 TinyML 的概念，将机器学习模型部署在边缘设备上，从而减少对云服务的依赖。项目主要使用 C++ 和 Jupyter Notebook 编程语言进行开发。
核心功能
TinyML-CAM 的核心功能包括：
- 基于数字信号处理（DSP）的特征提取：该项目使用方向梯度直方图（HOG）算法进行图像特征提取，以实现高效的图像识别。
- 实时图像识别：TinyML-CAM 能够在 ESP32 等边缘设备上实现每秒80帧的图像识别速度，同时仅消耗1KB的RAM。
- 使用随机森林分类器：项目采用随机森林算法进行图像分类，以实现较高的识别准确率。
最近更新的功能
项目最近更新的功能主要包括：
- 优化了特征提取算法，提高了图像识别的实时性。通过实施数学近似方法，进一步缩短了数字信号处理的耗时，从而提升了帧率。
- 扩展了测试范围：项目团队计划测试更多类型的机器学习算法、数据集以及物联网设备，以验证 TinyML-CAM 的通用性和性能。
通过这些更新，TinyML-CAM 进一步提升了实时图像识别的效率和准确性，为边缘计算和物联网领域提供了强大的工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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