优化基于事件的视觉--采用 Triton2 EVs 相机

最新推荐文章于 2025-06-12 22:44:16 发布
最新推荐文章于 2025-06-12 22:44:16 发布
阅读量75 收藏
点赞数
分类专栏： 3D image sensor 文章标签： 数码相机 计算机视觉 人工智能
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/weixin_53077062/article/details/146027367
版权

探索索尼 IMX636 和 IMX637 基于事件的传感器的基础知识，并了解如何优化 Triton2 EVS 相机。本节介绍偏差和过滤器的作用，包括实际示例。了解如何使用这些功能将有助于增强和优化基于事件的数据。

目录

  • 不同的感知方式

  • 基于事件的像素和传感器的工作

  • 原理 Triton2 EVS 如何与 PC 软件配合使用

  • 可视化事件数据：CD 帧

  • 偏差和滤波器概述

  • 偏差低通/高通滤波器截止

  • 偏差 事件阈值 正/负

  • 偏差 不应期

  • 感兴趣区域 (ROI)

  • 防闪烁滤波器

  • 事件突发滤波器 (TRAIL / STC)

  • 事件速率控制 (ERC)

  • 结论

感知不同

基于事件的摄像机与传统的基于帧的摄像机相比具有独特的优势，它能检测每个像素的亮度变化，并且仅在变化超过预设阈值时输出数据。这种设计为摄像机提供了高动态范围和出色的低光灵敏度，使用户能够以极高的时间分辨率和较低的数据量捕捉场景中的细微变化。Triton2 EVS配备索尼的 IMX636 和 IMX637 传感器&

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Python Poetry fails to add openai-whisper due to triton installation error
suiusoar
09-02 955
Python Poetry 因 Triton 安装错误而无法添加 openai-whisper。
TensorRT-LLM & Triton Server 部署过程记录
技术分享，读书笔记，面试宝典，算法积累，应有尽有～
10-15 2394
虽然理论上 Docker 方式部署不是必须，但在实践中发现如果不使用官方镜像，在配置 TRT 和 NTIS 环境的时候会出现各种由于版本 mismatch 的编译错误，比如 mpi4py api 的编译过程中，由于我们服务器的 os 版本（ubuntu24.04）与 os 对应的 openmpi 版本（4.1.6）超前导致编译失败等类似情况（在这个过程中就花费了大量的时间成本）。还是以上面的场景举例，假设当前过去了 3s，request_a 已经完成， request_b 仍需 97s 完成。
intel-xpu-backend-for-triton：为Triton提供高效的XPU后端支持
gitblog_00978的博客
03-30 962
intel-xpu-backend-for-triton：为Triton提供高效的XPU后端支持 intel-xpu-backend-for-triton OpenAI Triton backend for Intel® GPUs ...
基于Triton推理服务器的性能优化实践
Michael是个半路程序员
02-24 1404
NVIDIA的Triton推理服务器通过动态批处理、模型并发和TensorRT加速等多种优化策略，不仅充分发挥GPU的并行计算能力，还能根据业务场景灵活调整配置，从而实现高吞吐、低延迟的推理服务。本文将深入解析Triton中的关键优化技术，并结合详细的测试数据和命令行解析，为读者展示如何利用这些技术提升推理性能。
Triton教程 --- Triton架构
专注于人工智能领域的小何尚
06-15 1万+
下图显示了 Triton 推理服务器的高级架构。是一个基于文件系统的模型存储库，Triton 将使其可用于推理。推理请求通过或到达服务器，然后路由到适当的每个模型调度程序。Triton 实现了，可以在逐个模型的基础上进行配置。每个模型的调度器可选择执行推理请求的批处理，然后将请求传递给与模型类型对应的后端。后端使用批处理请求中提供的输入执行推理以生成请求的输出。然后返回输出。Triton 支持，允许 Triton 扩展新功能，例如自定义预处理和后处理操作，甚至是新的深度学习框架。
Triton教程 --- 优化
专注于人工智能领域的小何尚
06-20 3973
Triton 推理服务器具有许多功能，您可以使用这些功能来减少延迟并增加模型的吞吐量。本节讨论这些功能并演示如何使用它们来提高模型的性能。作为先决条件，您应该按照 QuickStart 获取 Triton 和使用示例模型存储库运行的客户端示例。本节重点了解单个模型的延迟和吞吐量权衡。模型分析器部分介绍了一种工具，可帮助您了解模型的 GPU 内存利用率，以便您决定如何在单个 GPU 上最好地运行多个模型。除非您已经拥有适合在 Triton 上测量模型性能的客户端应用程序，否则您应该熟悉性能分析器。
flash-Attention2安装和使用
热门推荐
李英俊小朋友
06-28 1万+
flash-Attention2从安装到使用一条龙服务。是不是pip安装吃亏了，跑来搜攻略了，哈哈哈哈哈，俺也一样
利用 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器提升 Meta Llama 3 性能
专注于人工智能领域的小何尚
07-26 895
我们很高兴地宣布 NVIDIA支持 Meta Llama 3 系列模型，从而加速和优化您的 LLM 推理性能。您可以通过浏览器用户界面立即试用和（该系列中的首款型号）。或者，通过在中完全加速的 NVIDIA 堆栈上运行的 API 端点，其中 Llama 3 被打包为，具有可部署在任何地方的标准 API。大型语言模型是计算密集型的。它们的尺寸使得它们昂贵且运行缓慢，尤其是在没有正确的技术的情况下。
NVIDIA Triton系列10-模型并发执行
dejahu的博客
08-10 1025
这个资源主要指的是 GPU 的显存调用，因为数据在 CPU 与 GPU 之间的交换传输，经常在整个计算环节中造成很大的影响，如果当我们需要对同一组数据进行不同的计算，或者计算过程中有流水线前后关系的话，那么将这些需要重复使用的数据保留在 GPU 显存上，就能非常有效减少数据传输次数，进而提升计算效率。的参数，这样就允许一个 GPU 上可以并发三个实例的模型计算，如果用户端发出超过 3 个推理请求时，则第 4 个 model 1 推理请求就必须等到前三个实例中的任一个执行完之后，才能开始执行。
相机--单目相机
m0_60274660的博客
06-11 373
单目相机（单个普通摄像头）拍视频做定位和测距时，因为单目相机自身没有能力计算出物体的绝对大小和距离，就像看一张地图，地图上的路线形状是对的，但没标比例尺，你不知道实际是1公里还是10公里。用IMU（惯性测量单元，像手机里的陀螺仪）告诉系统“实际加速度”，从而恢复真实尺度。（比如“这个点比上帧远了10%”），但不知道“10%到底是1米还是0.5米”。，就像看一张照片时，你能知道一个人比另一个人高，但不知道他们具体多高。比如机器人导航时，地图里“1米”可能实际是“1.2米”，导致撞墙。（比例对，数值不对）。
ROS2双目相机标定与测距全流程详解：从原理到实践
最新发布
Hi20240217的博客
06-12 964
本文详细介绍了基于ROS2的双目相机标定与三维测距全流程。首先解释了双目视觉测距原理，强调相机标定对消除畸变、确定相机位置关系的重要性。接着分步骤指导硬件选购、ROS2环境搭建（推荐全局快门相机和棋盘格标定板），并提供图像采集与分割的代码实现（包括参数配置、节点开发和图像处理）。通过这套方法，可实现毫米级精度的三维测距，为机器人导航等应用奠定基础。整个流程从原理到实践，兼顾技术深度与操作指导性。
摄影入门：相机基本参数解析
橙色小博的博客，励志在人工智能领域发光发热！
06-11 838
本文系统解析了摄影中六大核心参数的功能与应用。光圈（F值）控制景深，大光圈突出主体，小光圈保证全景清晰；快门速度决定动态表现，高速凝固瞬间，慢门创造轨迹；ISO调节光敏度，低ISO保画质，高ISO应对暗光；焦距影响视角，广角容纳大场景，长焦拉近远处对象；对焦模式分为AF-S（静态）和AF-C（动态）；白平衡确保色彩还原。掌握这些参数的联动关系，能帮助摄影者根据创作需求灵活调控设备，逐步形成个人风格。
内存泄漏系列专题分析之二十：camx swap内存泄漏实例分析
06-11 1435
本文分析了相机服务进程(camxhal)在老化测试中出现的swap内存泄漏问题，该进程swap内存持续增长至4.5GB且未释放，导致相机应用ANR。通过日志分析发现，swap内存增长与相机运行状态无关，推测是长时间低内存压力触发内核压缩机制所致。进一步复现发现，该问题仅在高负载老化版本中概率性出现，根源在于FDNode模块的多线程同步缺陷：性能劣化时，线程竞争导致cv_face_destroy_tracker未执行论，性能极差下，非常低概率下，线程同步异常导致内存泄漏。！！下一篇讲解。
机器视觉标定讲解
linxiaozi2020的博客
06-10 1146
备注：在获取标定图像时，标定板不动，机器人末端的摆动要尽可能的全面，绕各 个轴的旋转角要尽量的大。理论上图像越多， 角度越全面，标定精度越高。首先要获取相机的初始内参（焦距，畸变系数，单个像素的宽，单个像素高，图像 坐标的中心值横坐标，图像坐标中心值的纵坐标，图像宽度，图像高度）的方法，即已知多个点， 在像素坐标系的二维坐标， 和在世界坐标系的三维坐标，并且已知内参， 求解旋转平移矩阵。外参标定的核心是：已知多个点分别在相机坐标系下的坐标和在世界坐标系下的坐标， 求它们之间的映射关系。
UE4手动实现billboard效果让物体始终面向相机正面
3A的奇奇怪怪圣地
06-09 348
本文探讨了在Unreal Engine中实现文本朝向相机正面的技术方案。作者指出FindLookAtRotation和BillboardComponent的局限性，提出通过TextRenderComponent直接设置Transform的简便方法。关键点在于计算相机的反方向向量并转换为旋转角度，核心代码仅需5行即可实现文本始终朝向相机正面的效果。该方法避免了材质制作的麻烦，提供了更高效的实现方案。
树莓派超全系列教程文档--(64)rpicam-apps可用选项介绍之相机控制选项
qq_43566923的博客
06-11 1328
本文介绍了rpicam-apps软件中的相机控制选项，主要包括图像处理参数和算法设置。关键选项包括：锐化(sharpness)、对比度(contrast)、亮度(brightness)、饱和度(saturation)的调节范围；曝光补偿(ev)、快门速度(shutter)和增益(gain)的控制方式；测光模式(metering)、白平衡(awb)和降噪(denoise)的不同设置选项。文章还详细说明了自动对焦相关参数，包括对焦模式(autofocus-mode)、对焦范围(autofocus-range)和
相机Camera日志实例分析之三：相机Camx【视频光斑人像录制】单帧流程日志详解
06-12 1402
本文摘要：文章详细解析了高通CamX架构下的相机日志分析流程。首先介绍了相机操作场景步骤（打开相机、切换前后置、滤镜录制等），然后提出日志分析的关键技巧：1）采用梯度分级方法提升分析效率；2）针对Camera领域海量日志（每秒30-60帧）的处理策略。通过具体日志实例展示了相机启动、配置流、特征映射等关键流程，包括传感器初始化、图形管线创建、实时特征处理等模块的日志细节。最后以光斑人像模式为例，演示了从打开相机到录制视频的完整日志流程，为开发者提供了高效的日志分析方法论。
飞拍知识点讲解
linxiaozi2020的博客
06-10 1106
飞拍就是使用硬件比较输出或精准输出端口在极短时间内触发相机拍照，而被测物品在拍照过程中仍处于运动状态，与此同时被测物品通过图像处理软件计算出其位置的偏移量，执行机构获取视觉输出的偏移量后再做出相应的动作指令。卷帘快门 ：每一行开始曝光的时间点不同，有先后顺序，结束曝光时间也是不同，每一行曝光结束后读出一行（因为这种工作原理， 卷帘相机不适合运用在飞拍场景 ，容易造成图像变形）具体的检测精度要求了，例如对于尺寸测量的项目，拖影对测量精度会有严重影响，在这种情况下，就会要求拖影长度尽可能短，要求不超过。
三维重建 —— 1. 摄像机几何
2501_90669630的博客
06-12 1363
若将胶片直接置于物体前方成像，胶片上单个感光点会接收来自物体不同位置的光线，导致成像模糊。 在物体与胶片之间设置带针孔的隔板，限制光线仅通过小孔进入。这种结构确保了胶片上每一点仅接收来自物体上对应点的光线，显著提升了成像清晰度。 由此引出针孔相机模型，如下图所示： 在成像平面上，物体成像是倒立的。为便于观察和分析，可通过引入虚拟像平面，使成像物体呈现正立状态。 在针孔相机模型中，依据相似三角形原理，相机坐标系下的三维点 P(x,y,z​)P(x, y, z​)P(x,y,z​) 与其在图像坐标系中的二
Mamba-Packages新版本发布：triton与causal_conv1d优化包
在该文件信息中，Mamba-Packages包含了三个主要的whl文件，分别是triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl、causal_conv1d-1.1.1-cp310-cp310-win_amd64.whl和mamba_ssm-1.2.0.post1-py3-none-any.whl。这些文件名称...
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

打赏作者

Depth君

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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