【深圳】嵌入式AI实战:半天上手,人形检测模型部署+优化全流程

阅读Model Checking笔记手册 第一章 模型检测的介绍 模型检测的过程: Modeling 建模 将设计转换为模型检测工具可接受的形式。 Specification 规约 使用时序逻辑等方法描述设计所必须满足的特性或者说设计需要验证的性质。 但模型检查提供了检查设计模型是否满足给定性质的方法,但是无法确定给定性质是否涵盖了系统应该满足的所有属性。 Verification 验证 对于之前建模所建立的模型和规约所描述的性质进行自动验证,如果模型不符合性质则给出相应的反例路径。 对于程序的不可判定性,可以通过控制其有界性来得到一个有限状态的系统,使得程序具有判定性。 阅读详情

你是否在项目中遇到这些痛点:

  • AI模型太大,无法高效部署到资源受限的嵌入式设备?

  • 模型优化后,内存和算力平衡难把握?

  • 想快速将AI应用到智能摄像头、机器人视觉等真实场景?

12月27日(周六)深圳南山区,我们举办一场纯干货的嵌入式AI实战培训!全程动手操作,半天时间让你从零上手,完成AI模型的部署与优化。

为什么值得你来?

  • 现场提供硬件:无需自带设备,我们提供富瀚微嵌入式平台(支持高性能AI视觉芯片)上手实验,直观感受AI与图形协同处理的效果。

  •  一线工程师深度分享:分享嵌入式AI在智能摄像头、机器视觉等实际落地经验,避坑指南全都有。

  • 实战导向:从基础部署到进阶训练,再到自定义模型移植。

    专家问诊环节:提前提交你对RT-Thread、模型优化、内存/算力平衡等问题,现场一对一解答。

  • 组队福利:3位嵌入式工程师组团报名,每团赠送一块评估板(需带电脑参与,欢迎团队协作)。

扫码报名培训,提交你对RT-Thread、嵌入式场景中模型优化、内存与算力平衡等一切问题,技术专家将在“问诊”环节交流解答!(↓扫码报名)

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免费培训,扫码报名入群即可参加

培训时间及地点

时间:12月27日 13:00-17:00

地点:深圳市南山区粤海街道金融科技大厦A座15层

培训内容

STEP

1

开场介绍:

  • 智慧视觉芯片体系与AI能力解析

STEP

2

上手实验部分1:AI入门与基础模型部署

  • 环境配置

  • AI方案详解

  • 基础模型部署体验:从0到1跑通人形检测模型

STEP

3

上手实验部分2:AI进阶与模型探索

  • 基于多模型体验

  • 模型训练详解:从使用到理解

STEP

4

上手实验部分3(拓展选做):

  • 高性能双屏异显方案体验

STEP

5

专家“问诊”环节:解决你的实际难题

  • 针对开发者在报名表单中提出的问(RT-Thread、嵌入式开发、AI...),现场交流解答

  • Q&A

特别福利:组团参加,叠加收获

为鼓励团队学习与交流,我们特别设立 “组队挑战”福利。与同事、伙伴共同报名,解锁团队专属权益:

  • 3人成团:每三人赠送一块开发板

  • 注意:3位团员必须是嵌入式工程师,需要带电脑来完成体验,不可以带家人凑数哦~

组队报名须知:请团队成员在报名表单中,注明团队成员报名名称,以便我们进行识别和福利匹配。

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人形检测效果展示

实验平台及安装环境:

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方案一览

手把手带你玩转智能模型——RT-Thread×富瀚微FH8626V300L初级智能案例实战 | 技术集结

高性价比毫秒级扫码!RT-Thread携手富瀚微FH8626V300L,双核异构加速,开启扫码新体验 | 产品动态

高性价比AOV2.0双摄方案:富瀚微FH8626V300+RT-Thread构建超低功耗智慧视觉设计 | 产品动态

智慧视觉:RT-Thread+MC632X高性价比双路图像处理方案 | 产品动态

双屏异显 · 超低功耗 | RT-Thread + MC3302 重新定义智能屏显

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RT-Thread已开放对接窗口,

请通过邮件与我们取得联系,期待合作!

合作邮箱: tongfangyi@rt-thread.com 

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嵌入式AI部署实战:从YOLOv5模型量化到RK3568开发板落地 模型部署与优化是连接AI算法与硬件落地的关键技术。其核心原理在于通过量化、剪枝、图优化等手段,将训练好的神经网络模型适配到资源受限的嵌入式设备上,从而在精度、速度和功耗间取得平衡。这项技术的价值在于打通了AI从云端到边缘的最后一公里,是实现智能终端产品化的工程基础。其典型应用场景包括安防监控、智能家居、工业质检等领域的实时视觉处理任务。本文以人形检测这一高频需求为例,聚焦于模型量化与嵌入式部署的完整流程,详细展示了如何将YOLOv5模型通过RKNN工具链进行INT8量化,并部署到瑞芯微RK3568开发板,为 阅读详情

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