Aupera 麵部識別解決方案是一種商業化、可部署的端到端解決方案,可在現實世界中實現麵部識別。該解決方案由 Aupera 專有的最佳訓練 AI 模型提供支持,由 Tier 1 客戶實際部署。它為人臉檢測、人臉識別、麵具檢測、蒙麵人臉識別、RTSP/RTMP 流媒體和 ONVIF 接口等應用整合了機器學習。
本入門指南將引導您完成啟動 Aupera 麵部識別加速應用的不同步驟,從下載 WIC 圖像到使用 Kria KV260 視覺 AI 入門套件運行應用。
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不,該應用不需要任何 FPGA 設計經驗。
有 30 天免費評估浮動許可證和永久節點鎖定付費許可證。
不,該模型使用來自世界各地的圖像進行訓練,但亞洲數據的使用率高於其他數據。
是
可以。此應用在 Kria SOM 上運行,更新版本與邊緣盒和相機兼容。
了解有關自適應 SOM 的所有信息,以實例解釋了自適應 SOM 為什麼適合下一代邊緣應用,以及如何在下一代邊緣應用中部署自適應 SOM。本書還強調了智能視覺提供商如何從隻有自適應 SOM 才能實現的性能、靈活性及快速開發等優勢中獲益。
對機器人的需求正在迅速增長。構建一款既安全又能與人一起工作的機器人已經夠難了。還要讓這些技術協同工作,則更具挑戰性。更複雜的是,機器學習和人工智能的加入,增加了滿足計算需求的難度。機器人專家正在轉而采用自適應計算平台,其可在一個適應未來、可擴展的自適應集成型平台上實現內建的安全保障,從而可提供低時延、確定性的多軸控製。參閱 eBook,了解更多信息。