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    多 OS 混合部署框架

    在嵌入式场景中,虽然 Linux 已经得到了广泛应用,但并不能覆盖所有需求,例如高实时、高可靠、高安全的场合。这些场合往往是实时操作系统的用武之地。有些应用场景需要 Linux 的管理能力、丰富的生态又需要实时操作系统的高实时、高可靠、高安全,那么一种典型的设计是采用一颗性能较强的处理器运行 Linux 负责富功能,一颗微控制器/ DSP /实时处理器运行实时操作系统负责实时控制或者信号处理,两者之间通过 I/O、网络或片外总线的形式通信。这种方式存在的问题是,硬件上需要两套系统、集成度不高,通信受限与片外物理机制的限制如速度、时延等,软件上 Linux 和实时操作系统两者之间是割裂的,在灵活性上、可维护性上存在改进空间。

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    XMOS发布集单片机,AI,FPGA,DSP于一身的跨界处理器完全体xcore.ai,致力于AIOT,售价1美元起步

    说明: XMOS这次致力于打造全新的,颠覆性的嵌入式平台,简化开发人员要学一堆东西才能开发一款高性能AIOT产品的痛点。 XCORE.AI集单片机,AI,FPGA,DSP于一身,嵌入式软件开发人员可以灵活的实现各种控制,而不用担心固定的硬件性能/资源不够用的问题。并且性能强劲,可以让物联网终端设备在本地就处理数据,无需上传到云端处理。 引言: 过去的5年中,Amazon Alexa,  Google Home, Facebook Portal,  Apple Homepod等都是采用的XMOS语音助手方案。大致流程是终端设备采集音频数据,删除回声和噪音,将数据发送到云端,云端回复。 当前的智能设备非常依赖云端,随着自然语音接口引入到嵌入式设备,如果智能音响,智能电视,穿戴设备等,将面临可靠性,隐私问题和成本方面的挑战。 通过将AI功能嵌入到本地设备,提高了安全性,因为重要数据在本地就可以处理,而且降低云端带宽需求,实时性强。 另外当前市场上传统的AI处理器功耗大,价格偏贵,一定程度上限制他们作为智能终端的应用场合。

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    opencv介绍+python调取图片

    OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。近年来,在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域,opencv都是最火热的应用之一。

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