欢迎您来到 Qualcomm 硬件开发俱乐部!
在我们这个硬件俱乐部中,汇集了 Qualcomm 最新最顶尖的硬件开发的内容,您可以了解到最先进的嵌入解决方案、企业应用和 IoT/M2M 等先进技术。让开发者、创客和硬件设备制造商能够尽早熟悉新一代 Qualcomm 的硬件配置,从而快人一步抢占先机。您可以在这里可以第一时间获得 Qualcomm 提供的硬件开发套件,更可以和业界同行深度交流。这里是属于每一个热爱硬件人的俱乐部。
互动方式:【QQ群】:370687734
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项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础,运行在QRB2210开发板上,充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载mp4视频文件,并对视频文件逐帧处理,识别每一帧图片中道路线条后做响应处理,处理后的视频帧输出为视频流文件。
项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础,运行在QRB2210开发板上,充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载image,并对image做二值化、去噪等预处理,通过Tesseract-OCR对与预处理后的image进行文字识别处理,并将结果保存为txt文件。
CM2290开发板可以用于文本处理,该模型可以针对输入两张图片进行语义分析, 可以识别出两张图片是否表达的是一个相同的含义,而不只是单纯的比较的图片的MD5 。
该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码,充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。它是使用在SQUAD 1.1数据集上微调的预训练文本分类模型创建的。 该模型以段落为输入,然后使用TensorFlow Lite模型将段落分类到预定义的组中,以预测段落的情绪是积极的还是消极的。它是在Mass等人提供的Large Movie Review Dataset v1.0上进行训练的。
项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础,运行在QRB2210开发板上,充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI,使用GStreamer和ZLMediaKit完成RTSP流媒体功能,使用TFLITE完成art风格转移算法的推断。
项目在cm2290开发工具包系统源码构建并运行在CM2290开发板上,充分利用了开发工具包多样而强大的连接能力以及运算能力。它是使用在SQuAD 1.1 数据集上微调的预训练 BERT 模型创建的, 该模型将一段文章和一个问题作为输入,然后返回最有可能回答问题的一段文章。它需要半复杂的预处理,在应用程序中实现的标记化和后处理步骤。
项目在cm2290开发工具包系统源码构建并运行在CM2290开发板上,充分利用了开发工具包多样而强大的连接能力以及运算能力。通过HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI,通过GStreamer、ZLMediaKit和FFMPEG完成RTSP流媒体功能,通过 TFLITE 完成 yolov5 交通标志识别模型的推理运行。
项目依托CM2290开发工具包,充分利用CM2290丰富而强大的连接能力。通过MediaPipe model 通过识别手部的21个3D坐标,是目前最先进的方法推理,具有实时性能,甚至可以扩展到多只手。
项目依托CM2290开发工具包,充分利用CM2290丰富而强大的连接能力。通过HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI,通过mosquitto完成温湿度数据的传输。开发板打开wifi热点,运行mosquitto服务后,湿度计会主动连接wifi并上报数据。温度和湿度数据可以在一个简单的网页上查看。
本项目依托CM2290开发套件,利用开发套件的AI计算能力和图像处理能力,图像分类模型和图像分类模型都使用图像作为输入,预测这些图像属于预定义类别的概率。 例如,一个图像运动识别模型可以被训练来识别不同颜色的电脑键盘、不同品牌的鼠标和不同尺寸的显示器。
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