卷积 算子 边缘sobel
边缘数据采集网关无法上传数据是什么原因？如何解决？
边缘数据采集网关是物联网系统中的常见设备，对于提高物联网感知和响应效率、加强物联网联动协同能力、提升数据安全性等方面都具有重要意义。 ......
Shader实现边缘外发光效果
我们在游戏中随处可见边缘外发光的效果，比如像一些残影，星球表面等等，这些都是边缘发光的案例。那么边缘发光效果是如何做的呢？其实也是非常的简单的。我们都知道Shader是能够做出一些炫酷效果的，在shader里面，我们通过编写Pass通道的一些函数，就能帮我们实现这些效果。一般情况下，我们都是一个sh ......
TSINGSEE青犀视频边缘计算AI智能分析网关V4重磅发布
借助烟火识别技术及烟感传感器、温湿度传感器接入，对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动感知、识别和报警，并与消防管理系统进行联通，赋能智慧消防系统。 ......
安防视频监控平台智能边缘分析一体机：视频汇聚算法与区域入侵告警
随着科技的不断发展，安防监控系统已经从传统的模拟监控转向了数字监控，进而发展到了网络视频监控。在这个过程中，智能边缘分析一体机的出现，为安防视频监控带来了新的可能性。本文将详细介绍安防视频监控平台智能边缘分析一体机的视频汇聚算法以及如何通过该算法实现区域入侵告警。 首先，我们需要了解什么是智能边缘分 ......
视频汇聚平台智能边缘分析一体机——引领智能视频监控烟火预警新纪元
一、视频汇聚平台智能边缘分析一体机简介 视频汇聚平台智能边缘分析一体机是一种集成了视频采集、处理、存储、分析和传输功能的智能设备。它采用了先进的边缘计算技术，将数据处理任务分布在设备的边缘，从而降低了对中心服务器的依赖，提高了数据处理速度和效率。同时，该设备还具备强大的AI算法支持，能够实现对视频画 ......
让数据安全无处不在-边缘云
让数据安全无处不在，让智能云无限可能 联通云是中国联通旗下的云服务品牌，致力于为数百万企业和开发者提供安全可靠、云网一体、数智相融、专属定制、多云协同的优质云服务。 边缘云 边缘云提供靠近终端用户的弹性分布式算力资源，通过终端数据就近计算和处理，优化响应时延、中心负荷和整体成本，帮助用户业务下沉至运 ......
实现自定义算子：逆矩阵inverse
逆矩阵Cuda不支持，只能手动实现 import torch from torch.linalg import det def cof1(M,index): zs = M[:index[0]-1,:index[1]-1] ys = M[:index[0]-1,index[1]:] zx = M[in ......
烟火检测AI边缘计算智能分析网关V4在安防项目中的应用及特点
内含机动车结构化算法，可支持检测与识别车辆的属性（包括车牌、车辆品牌、车辆颜色、车辆类型等），并能对车辆违停行为进行告警 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
视频智能分析/边缘计算AI智能分析网关V4区域入侵检测算法如何配置？
上图所示是配置好的绘画区域，也可以自定义绘制（点击【检测区域】进行绘制即可），如果不绘制则默认检测整个摄像机的画面，点击保存配置可以将算法保存 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
【信号与系统】卷积信号计算
 
Flink的常用算子以及实例（详解）(赞) 友情提示：本次博文所有源码均在下方，点击关注就能下载，免费的 点这里获取配套源码 1. map 特性：接收一个数据，经过处理之后，就返回一个数据 1.1. 源码分析 我们来看看map的源码 map需要接收一个MapFunction<T,R>的对象，其中泛型 ......
AI边缘计算智能分析网关V4如何配置周界入侵检测算法？
旭帆科技的智能分析网关V4内含近40种智能分析算法，包括人体、车辆、消防、环境卫生、异常检测等等，在消防安全、生产安全、行为检测等场景应用十分广泛，如常见的智慧工地、智慧校园、智慧景区、智慧城管等等，还支持抓拍、记录、告警、平台级联等功能。算法稳定，识别高效，感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部 ......
智能边缘一体机视频汇聚平台：实时检测室内消防逃生通道占用算法的革新
随着科技的不断发展，安防监控技术也在不断进步。其中，智能边缘一体机视频汇聚平台的出现，为室内消防逃生通道的实时检测提供了新的可能。本文将详细介绍这种新型技术的工作原理和应用价值。 首先，我们需要了解什么是智能边缘一体机视频汇聚平台。简单来说，这是一种集成了视频采集、处理和传输功能的设备，能够将分布在 ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
Sobel算子的数学基础
更准确的说法应该叫，即数值分析中的1-范数、2-范数、无穷范数。下面仅以二维空间中的两点为例。 L1距离，曼哈顿距离（Manhattan distance）也称D4距离、城市街区距离（Cityblock distance）、出租车距离（Taxicab distance）、直线式距离（Rectilin ......
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation）
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation） <div id="content_views" class="htmledit_views"> <h1>1、什么是Flink中的转换算子</h1> 在使用 Flink DataStream API 开发流式计算任务时，可以将一 ......
TensorFlow 实现信号与系统中的严格卷积操作(类似np.convolve)
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
2023CANN训练营第2季————Ascend C算子Tiling切分原理与实战
使用Ascend C进行昇腾AI芯片算子开发，开发者仅需要把关注点放在数据切分和计算逻辑实现上。固定shape算子切分相对简单，动态shape的算子需要如何去实现呢？本篇笔记从复习切分的基本概念出发，讲述了一种动态shape的切分方法，并编程进行了验证。 ......
典型卷积神经网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）
3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的 ......
边缘计算，原来早就在你我身边
导读 边缘计算与边缘智能接踵而至，为“万物智联”提供解决方案，被学术界和工业界一致视为是实现下一代移动通信系统的两项关键技术。过去十年，无线通信的革新与人工智能的复兴使人类社会发生了翻天覆地的变化。这两股新兴力量的交织碰撞，推动着移动通信系统的一步步演进，从一开始的“人联”到“物联”，然后迈向“万物 ......
08fdma数据通路加入sobel算法IP方案
软件版本：vitis2021.1(vivado2021.1) 操作系统：WIN10 64bit 硬件平台：适用XILINX A7/K7/Z7/ZU/KU系列FPGA 登录"米联客"FPGA社区-www.uisrc.com视频课程、答疑解惑！ 8.1概述 本文实验目的： 1:掌握2个uifdma_db ......
pytorch转onnx中关于卷积核的问题
pytorch导出onnx过程中报如下错误： RuntimeError: Unsupported: ONNX export of convolution for kernel of unknown shape. 我报错的部分代码如下： def forward(self, input): n, c, ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......