CAMERA 从入门到精通

第一章 Camera 基础

        1.1 camera基础知识

        1.2 coms应用

第二章 QCOM Camera 理论

        1.1 QCOM camera 驱动架构介绍与源码分析

        1.2 QCOM chi-cdk 架构介绍与源码分析

        1.3 QCOM camx 架构介绍与源码分析

        1.4 QCOM ISP 架构介绍与源码分析

第三章 MTK Camera 理论

        1.1 MTK camera驱动架构介绍与源码分析

        1.2 MTK HAL3 架构介绍与源码分析

        1.3 MTK ISP 架构介绍与源码分析

第四章 RockChip Camera 理论

        1.1 RK camera 架构驱动介绍与源码分析

        1.2 RK  HAL 架构介绍与源码分析

第五章 车载 Camera 理论

        1.1 车载 camera 架构介绍

        1.2 车载 camera 应用场景

        1.3 车载 camera serder 介绍与源码分析

第六章 独立设计开发 Camera 系统

        1.1 linux v4l2 驱动架构设计

        1.2 linux 内存管理架构设计

        1.3 硬件抽象层架构设计

        1.4 中间件架构设计

        1.5 应用开发

Q

群 

9

8

0

0

6

1

5

6

6

数据集介绍:多品类农业目标检测数据集 数据集名称:多品类农业目标检测数据集 图片数量: - 训练集:11,911张图片 - 验证集:422张图片 - 测试集:124张图片 - 总计:12,457张高质量图片 分类类别: 涵盖51个农业相关类别,包括水果(苹果、香蕉、芒果、葡萄)、蔬菜(卷心菜、黄瓜、茄子、菠菜)、坚果(杏仁、腰果、榛子、核桃)、调味作物(辣椒、生姜、大蒜)及肉类(牛肉、鸡肉、猪肉)等,完整覆盖农业生产链关键品类。 标注格式: YOLO格式,包含标准化边界框坐标及类别标签,可直接用于目标检测模型训练。 1. 农业自动化分拣系统 支持开发AI驱动的分拣机器人,精准识别水果成熟度、坚果品类及蔬菜质量,提升加工效率。 1. 智能农场监测 用于无人机或摄像头系统,实时检测作物生长状态、病虫害区域及成熟作物分布。 1. 食品加工质量控制 集成至生产线视觉系统,自动检测原料种类(如肉类分类、坚果筛选),确保加工合规性。 1. 农业科研与教育 为农业院校提供多品类检测基准数据,支持算法研究及教学案例开发。 全链路覆盖 从田间作物(甜玉米、土豆)到加工原料(肉类、坚果),覆盖农业生产-加工全流程检测需求。 标注专业性 YOLO标注经多轮校验,边界框紧密贴合目标,支持复杂场景下的密集目标检测(如混合坚果分拣)。 场景多样性 包含自然光照、阴影遮挡、多角度拍摄等真实农业环境数据,强化模型鲁棒性。 高扩展性 兼容YOLOv5/v7/v8等主流框架,支持快速迁移至分类、计数等衍生任务。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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