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  • 工业无死角视觉方案：RV1126B平台AVS全景拼接+目标检测
    AVS全景拼接技术利用RV1126B芯片的硬件拼接模块，将多路AHD摄像头画面融合拼接为单幅完整图像，实现360度无死角视频拍摄。该方案基于OK1126B-S开发板和TP2815模块，通过内参和外参标定确保拼接精度。硬件配置包括开发板、摄像头、TP2815模块和电源线，软件配置为Linux系统和Rockit多媒体框架。通过镜像烧录和程序部署，可在LVDS屏上展示拼接后的全景画面并进行目标检测。
    113
    1小时前
    目标检测
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  • 【RV1126B 实战连载 03】从YOLOv5到YOLO26，RV1126B 通用目标检测模型部署
    前言： 本期聚焦：作为眺望电子RV1126B实战连载的第三篇，针对YOLO系列目标检测模型，我们选取了跨越三个代际的版本：作为经典工业利器的YOLOv5、新一代性能跃升的YOLO11，以及2025年发布的里程碑之作YOLO26。三代模型将在同一个IPC-RV1126B套件上接受部署实测展示。 目标检测（Object Detection），从图像中同时识别”是什么物体”和”物体在哪里”，早已成为计算
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    06/26 15:06
    YOLO 目标检测
  • 基于FPGA及神经网络SSD算法目标检测系统设计
    本文介绍了基于FPGA的SSD目标检测算法的移植与优化。首先，详细阐述了SSD算法的基本原理及其在不同层次的特征提取和目标检测中的作用。接着，描述了SSD算法在PYNQ平台上的实现步骤，包括卷积、池化、L2范数等模块的设计与优化。文中还讨论了并行设计和量化设计的具体措施，以提高算法的执行效率和资源利用率。 此外，文章提到了Python网络搭建的过程，通过调用卷积和池化单元实现主干特征网络，并对特定检测层进行分类预测和回归预测。最后，总结了项目的完成情况和性能参数，指出当前实现的功能满足预定要求，但在工作时钟频率和数据并行性方面仍有待改进。
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    04/28 10:27
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  • STM32N6的开发日记(11):从头构建一个SSD目标检测并部署
    STM32N6作为意法半导体推出的首款集成自研神经处理单元的STM32产品以“MCU+NPU”的异构架构重新定义了边缘AI的算力边界，是意法半导体的MCU最前沿技术栈，不过由于其高难度技术应用以及需要的极其深厚的STM32使用经验以及神经网络基础概念，因此上手难度非常的高。
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    YOLO-World是一种开放式目标检测系统，能够识别各类未知物体，无需预定义类别。通过大量数据预训练和语言运用，实现高效且广泛适用的应用场景。本文介绍了如何使用YOLO-World进行目标检测的基本步骤，包括安装必要库、导入模型、设置分类、预测图像目标，并展示结果。
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