齐护K210系列教程(二十四)_物体分类识别

最新推荐文章于 2025-01-04 21:16:16 发布
最新推荐文章于 2025-01-04 21:16:16 发布
阅读量548 收藏 10
点赞数 5
分类专栏： 齐护K210系列教程 文章标签： K210 人工智能 Micropython 图形化编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29464427/article/details/138844075
版权

物体分类识别

固件资源

应用要用到的固件及需要：

支持 kmodelv4 固 件

1000 种物 体分类 识别的模型

下载固件工具及模型
A 操作如下前请先下载这些文件并解压 下载工具和固件下载

B 模型下载地址

下载时需要输入 机器码(每块开发板的机器码不同，所以每块开发板必须单独 生成模型文件)。

只有部分的模 型需要机器码 验证和生成，机器码的获取方法如下所示。

1，获得机器码

1-1 擦除旧版固 件

打开刚才A下载的文件夹中的【 kflash_gui】 应用，先擦 除旧版固件。

如图所示设置，如果上 传不了，

最低0.47元/天 解锁文章
Canmv K210开发板案例——物体检测
欢迎来到我的博客！聚焦人工智能、强化学习、深度学习、图像处理等热门领域，探索ROS操作系统、嵌入式开发、边缘计算的技术应用，分享前沿技术与实践经验。
04-22 2140
在计算机视觉领域，物体检测是理解图像内容的关键技术，广泛应用于安全监控、自动驾驶、医疗诊断等。本实验在Canmv IDE环境下，使用K210芯片，通过导入sensor和kpu库，实现了对多种物体的实时检测。实验方法采用了yolo2算法，利用KPU加速神经网络运算，有效提升了处理速度和准确性。解决了传统物体检测在实时性和准确性上的挑战，尤其是在动态环境中的检测问题。然而，实验也发现系统在复杂场景下的鲁棒性尚需提升。未来的改进方向包括模型性能优化、算法泛化能力增强，以及探索更高效的数据处理技术，以适应更为复杂
齐护K210系列教程(二十五)_目标分类
小白学编程
05-14 992
拍照训练模型存在SD卡，然后调用模型应用！要实现此程序的功能需要：支持 kmodelv4 支持固件QDPK210_AIstart.kmodel （齐护出厂SD卡文件内）1.下载模型。
K210单片机 20类分类模型及实现代码
12-04
该工程用于实现使用ncc工具箱对.tflite模型进行转换，得到的kmodel模型在K210单片机中实现20类物体分类任务。硬件：Sipeed Maix Dock开发板；软件：MaixPy IDE，NNCase Converter v0.1.0 RC5（模型转换工具）,20类yolo模型.tflite,及使用说明
用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt初体验
シ❤゛甜虾的个人博客
01-24 2263
项目地址 用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区 用百度账号登录，然后完善信息，没日运行可以获得8点GPU免费额度，就是说我每天可以用Tesla V100 32GB内存的运行环境8小时，是不是很开心 运行环境 第一步 cd data/data2815 && unzip -q flower_photos.zip 第二步 cd data/data6595 && unzip.
K210视觉体验—物体识别
咸鱼菌
06-21 6383
K210视觉体验—物体识别使用设备ZTFR开发板人脸识别构造函数导入模型示例代码基础测试 使用设备 ZTFR开发板 人脸识别 首先简单介绍一下 K210 的 KPU。KPU 是 K210 内部一个神经网络处理器，简单来说就是 KPU 能加载和运行各种现成的 AI 算法模型，实现各种机器视 觉等功能。 MaixPy 中人脸识别本质是目标检测，主要通过在 K210 的 KPU 上跑 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法来实现。我们来看一下 KPU 在 MaixPy 下的 用法。 构
齐护K210系列教程(四)_串口输出
小白学编程
04-24 869
在设计程序的过程中，经常要查看程序的运行状态或交互信息，上面的课程我们说到可以用指示灯的试来告诉用户程序状态，但灯只是表过一部分的信息，并不能表达全部的内容或更细的内容，还有就是灯的亮灭不能让其它的计算机或控制器明白，这时我们的计算机之间就要有一种可以相互了解交互的机制，就像我们人类的语言一样，你讲的我能听懂，我讲的你能听懂一样。这节课我们就来学习计算机之间的一种交互方式叫：串口通信。
齐护K210系列教程(二十八)_人脸识别
小白学编程
05-21 1094
要实现此程序的功能需要：支持 kmodelv4 支持固件人脸识别的模型。
齐护K210系列教程(二十三)_识别跟踪颜色
小白学编程
05-14 1885
我们做项目时常会用到用AIstart去识别一个物体并跟随它的移动而移动。下面我们就以识别绿色图标为例，学习如果编写识别跟踪的程序。
齐护K210系列教程(二十一)_识别直线
小白学编程
05-14 431
霍夫变换（Hough Transform）于1962年由Paul Hough 首次提出，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用，是图像处理领域内从图像中检测几何形状的基本方法之一。经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换经过扩展可以进行任意形状物体的识别，例如圆和椭圆。霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换，将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。
勘智K210 20种物体识别工程添加图像处理部分函数 适配歪朵拉R3开发板 注释超详细
07-21
基于K210官方KPU例程，自己学习时每行都添加了注释。 并为了适配歪朵拉R3开发板修改了部分IO口映射。 为了适配1.14寸spi屏幕，添加了图像缩放、切割、合成等函数，均测试可用。 有问题可以留言。
k210固件包，包含人脸识别，清空内存
11-08
k210固件包，包含人脸识别，清空内存的bin包和kfpkg包，亲测能用，可用kflash下载，kflash已打包其中，支持k210 bit
获取K210机器码
qq_49782740的博客
07-14 491
参考b站一位up主教学视频： https://www.bilibili.com/video/av584042995/ 要用到的文件：
如何查看K210开发板的机器码
2301_77491108的博客
07-26 549
地址（烧录该固件会覆盖 MaixPy 固件，之后使用 MaixPy 时需要重新烧录 MaixPy 固件）。
K210获取机器码(详细流程)
m0_56283131的博客
04-18 3397
K210机器码的获取步骤
K210识别技术简介与基础使用方法
最新发布
RL2698853114的博客
01-04 1433
K210芯片是由Kendryte公司开发的一款高性能嵌入式处理器，采用双核64位RISC-V架构，具有强大的计算能力和低功耗特性。它集成了多种外设接口，如GPIO、UART、I2C、SPI等，能够满足多种应用场景的需求。此外，K210还配备了专用的AI加速器，使其在图像识别、语音识别等AI应用中表现出色。K210芯片凭借其强大的计算能力和丰富的外设接口，在嵌入式系统和AI应用领域具有广阔的发展前景。其识别技术的高效性和灵活性，使其在智能家居、工业检测、智能安防等多个领域得到了广泛应用。
K210获取机器码案例
weixin_44193663的博客
11-11 928
K210获取机器码案例
Canmv K210开发板案例——AprilTag机器码识别
欢迎来到我的博客！聚焦人工智能、强化学习、深度学习、图像处理等热门领域，探索ROS操作系统、嵌入式开发、边缘计算的技术应用，分享前沿技术与实践经验。
04-19 1856
AprilTag作为一种视觉定位系统，背景在于提供一种在复杂环境下也能准确识别的标记方法。它广泛应用于机器人定位、AR和自动化领域，通过独特的编码模式和图像处理算法，解决了传统二维码在远距离或恶劣光照条件下识别困难的问题。AprilTag的方法侧重于检测图像中的特定几何图案，并解码其携带的数字ID，从而计算出相对于相机的精确位置和姿态。改进方面，AprilTag的最新版本提高了检测速度和准确性，同时支持更多形状和尺寸的标签，增强了系统的灵活性和实用性。
K210-烧录出厂固件
ai_moe的博客
09-04 4742
在资料中的程序源码汇总文件夹下找到出厂固件，名称为canmv_yahboom_vx.x.x.bin，其中vx.x.x为版本号。这里以烧录v2.0.5版本固件为例。点击浏览，选择要烧录的固件文件，中间的烧录地址不需要改，默认为0x00000就可以。注意：此步骤会清空K210模块的Flash程序空间，清空后程序空间后，请重新烧录固件才能连接CanMV IDE。在擦除设置中选择模式为全片擦除，选择K210模块的串口号，点击擦除开始清空程序空间。为了恢复出厂固件设置，在烧录出厂固件前，请先执行一次全片擦除操作。
Kendryte K210 固件烧录
CatShitK的博客
06-25 1793
本章将为读者介绍 Kendryte K210 的固件烧录，以及 Kendryte K210 外部 NOR Flash 的空间 分布。本章分为如下几个小节： 6.1 外部 NOR Flash 的空间分布 6.2 Ubuntu 下的固件烧录 6.3 Windows 下的固件烧录。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值