一文了解各平台RGB565和RGB888区别

用过AM335x平台的小伙伴应该知道,飞凌嵌入式OK335xS开发平台的LCD接口是RGB888模式的,而飞凌的OK335xD开发平台的LCD接口是RGB565模式的。如果把xS的镜像烧写到xD平台上,那么LCD会显示颜色异常。

这是为什么呢?

难道RGB565和RGB888的对应关系不是下图这样的吗?

10.jpg

为此,我特意查看了AM335x的datasheet,找到如下说明:

11.png

从图中可看出,虽然RGB565和RGB888模式的高位对应的都是LCD[15:0],但是R[7:3]和B[7:3]对应的LCD数据位是相反的,xD和xS开发平台使用的模式不同,底板上这两组信号线正好做了交换,因此,会导致xS的镜像放到xD平台上,显示颜色异常。

那么其他平台RGB565和RGB888模式的对应关系又是怎样的呢?

请继续往下看。

首先来看i.MX6UL平台,从CPU的datasheet中可以找到:
12.png
从图中可看出,RGB565模式使用的是LCD_D[15:0],RGB888模式使用的是LCD_D[23:0]。飞凌OKMX6UL-C底

为了实现驾驶员状态监测中的头部姿态估计,我们可以采用深度学习神经网络来处理RGB相机捕获的图像数据。深度学习在图像识别特征提取方面具有强大的能力,尤其是在处理复杂视觉任务时表现突出。下面将介绍使用深度学习进行头部姿态估计的基本步骤关键点: 参考资源链接:[RGB相机下的驾驶员注视区域估计与注意力分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6qqsyr37gu?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,需要构建或获取一个包含大量驾驶员头部姿态图片的数据集。这些图片应该覆盖不同的头部姿势、光照条件背景,以确保模型的泛化能力。 其次,选择合适的深度学习模型架构。常用的模型包括卷积神经网络(CNN)以及其变种,如ResNet、InceptionNet等。这些模型能够从图片中提取丰富的视觉特征。 接着,进行数据预处理,包括图像缩放、归一化、增强等步骤,以适应神经网络的输入要求,并提高模型的训练效果。 然后,使用所选模型对预处理后的数据进行训练。在训练过程中,可以使用迁移学习,即使用在大规模数据集上预训练的模型作为起点,然后在驾驶员头部姿态数据集上进行微调。这样可以加速训练过程并提高准确性。 在模型训练完成后,需要对模型进行评估,确保其在未知数据上的性能满足预期。常用的评估指标包括准确率、召回率F1分数等。 最后,将训练好的模型部署到实际的驾驶员状态监测系统中,实时分析从RGB相机捕获的图像,从而估计驾驶员的头部姿态,并结合其他信息进行注意力分析。 深度学习模型的训练部署需要一定的计算资源,可以利用GPU加速训练过程。而且,为了确保模型的实时性,需要优化模型结构参数,以达到所需的帧率准确性。 通过上述步骤,可以利用RGB相机深度学习技术实现驾驶员状态监测中的头部姿态估计。如果想要深入了解该领域的研究进展技术细节,建议阅读《RGB相机下的驾驶员注视区域估计与注意力分析》一文,该文详细介绍了基于RGB相机的驾驶员注意力监测技术的开发实验验证,对从事相关研究应用开发的技术人员具有很大的参考价值。 参考资源链接:[RGB相机下的驾驶员注视区域估计与注意力分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6qqsyr37gu?spm=1055.2569.3001.10343)
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