一、芯片介绍Hi3516DV500是一颗面向行业市场推出的高清智能网络摄像头SoC。该芯片最高支持2路sensor输入，支持最高5M@30fps的ISP图像处理能力，支持2F WDR、多级降噪、六轴防抖、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法，支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理，为用户提供了卓越的图像处理能力。支持热红外、结构光和ToF sensor的接入和处理。&n

上一篇介绍了Hi3516DV500这款芯片的相关信息，大家对这款芯片也有个大概的了解，本篇将介绍他们家的另一款新发布的高性能芯片Hi3519DV500。一、概述Hi3519DV500是一颗面向行业市场推出的超高清智能网络摄像头SoC。该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K@30fps的ISP图像处理能力，支持2F WDR、多级降噪、六轴防抖、全景拼接、多光谱融合等多种传统图像增

Hi3516DV300是海思n...年前发行的一款行业专用Smart HD IP摄像机SOC，该芯片的性能总体来说还是挺OK的，曾经买过易百纳家基于这款芯片研发的板子，感兴趣的小伙伴可以去了解一下。最近海思又新出了3516系列“升级版”芯片Hi3516DV500，之前已经对这块芯片的性能参数进行了大概的介绍，本篇我们主要来对这2版本的芯片做一个简单的对比。规格Hi3516DV5

目录一、安装SDK二、在 linux 服务器上搭建开发环境1.网络环境搭建2.软件包安装3. 安装交叉编译工具4. 编译 BSP本文主要介绍了Hi3519DV500 SDK的安装及升级，方便大家能快速在对应芯片的DEMB板上搭建好SDK运行环境。Hi3516DV500方法一致。一、安装SDK在linux服务器上（或者一台装有linux的P

最近几年，海思受到外部大环境的影响，声势一度下滑，但这并不影响海思众多粉丝的期待值。今年，海思不负众望，再一次带着“新”片回归大众视野！下面带大家一起盘点一下目前的热门芯片。IPC方案：SS928V100 （另称：21AP10、SD3403），可替代Hi3519A、Hi3559ASS928V100是一颗面向监控市场推出的专业 ultra-HD Smart I

上篇介绍了关于Hi3519DV500的SDK安装，本篇继续介绍安装、升级 Hi3519DV500 DEMO 板开发环境过程。目录三、安装、升级 Hi3519DV500 DEMO 板开发环境1.配置 tftp 服务器2. 参数配置3. ipcboot 命令介绍4. 烧写镜像文件到&

uboot 支持 EMMC 和 SD 卡，因此也要提供 EMMC 和 SD 卡的操作命令。一般认为 EMMC和 SD 卡是同一个东西，所以没有特殊说明，统一使用 MMC 来代指 EMMC 和 SD 卡。uboot 中常用于操作 MMC 设备的命令为“mmc”。mmc 是一系列的命令，其后可以跟不同的参数，在u-boot的命令行输入“？mmc”即可查看 mmc 有关的命令，如下：=> ? mm

大多数成年人类天生能够在环境中拾取物体，并以便于使用的方式握住它们。例如，当他们拿起烹饪用具时，通常会从不会放在烹饪锅或平底锅里的一侧抓住它。另一方面，机器人需要接受如何在完成不同任务的同时最好地拾取和保持物体的培训。这通常是一个棘手的过程，因为机器人也可能遇到以前从未遇到过的物体。波恩大学的自主智能系统（AIS）研究小组最近开发了一种新的学习管道，以提高机械臂操纵物体的能力，从而更好地支持物体的

用于字符预测测量结果的 LSTM深度神经网络正在产生生成 人工智能带来的许多令人兴奋的进展。但它们的架构依赖于虚拟减速带的配置，从而确保无法获得最大效率。神经网络由单独的存储和处理单元构成，对两个组件之间的通信系统资源有着巨大的需求，这导致了速度变慢和效率降低。IBM研究公司想出了一个更好的主意，它转向了一个完美的模型，以获得更高效的数字大脑的灵感：人脑。在8月10日发表在《自然电子》杂志上的一篇

IBM HERMES Project Chip的渲染图几十年来，电子工程师一直在努力开发越来越先进的设备，这些设备可以更快地执行复杂的计算并消耗更少的能源。在人工智能（AI）和深度学习算法出现后，这一点变得更加突出，这些算法通常在数据存储和计算负载方面都有实质性的要求。运行这些算法的一种有前途的方法称为模拟内存计算（AIMC）。顾名思义，这种方法包括开发可以在单个芯片上执行计算和存储数据的电子设备

人工智能生成的图像正变得越来越逼真，这将使发现深度造假和其他基于图像的错误信息变得更加困难。但谷歌的DeepMind团队认为，他们可能有一个解决方案：一种名为SynthID的特殊水印工具。本周在Google Cloud Next上宣布，SynthID是Google Cloud和Google DeepMind团队之间的合作项目。Image已经通过谷歌云的生成式人工智能平台Vertex AI进行了测试

在机器学习中，评估模型的性能非常重要，因为它可以帮助我们了解模型在不同场景下的表现如何。Scikit-learn中metrics模块是专门设计用来评估模型性能的一个模块。本文将介绍metrics模块中常用的用于评估二分类模型的函数及其使用方法。混淆矩阵混淆矩阵是一种常见的分类模型性能评估工具，它可以帮助我们了解模型对不同类别的分类情况。混淆矩阵通常是一个二维矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别

近日，Meta宣布开源计算机视觉模型DINOv2现在可商业化应用了，并发布了全新的视觉模型评估新基准FACET。DINOv2是Meta AI继「分割一切」SAM模型之后发布的一重磅视觉基础模型，在今年4月份宣布开源，但之前只能用于技术研究，这次Meta宣布其可在 Apache 2.0 许可证下进行商业化。意味着开发者、研究人员可以灵活地探索其在业务中的应用，给实际业务提供解决方案。DINOv2是高

1  小样本目标检测概述小样本目标检测(Few-shot Object Detection, FSOD)旨在通过少量标注样本实现对图像中目标的分类和定位。从概念上来讲，小样本目标检测是指在带有大量注释信息的基类数据集上训练得到基类检测模型，仅利用极少标注的新类数据集和基类模型提供的先验知识实现对新类的检测，如图 1 所示：图 2 从数据流向的角度展示了小样本目标检测及其相似任务之间的区别

什么是帧缓存（frmbuf）在视频处理系统中，将输入的图像以帧为单位储存到存储器（DDR）中，再根据输出时序需求，读取图像并输出，达到帧率变换、暂停显示的目的。在大部分应用中，视频输入输出的数量通常都不止一组，也就是需要多个帧缓存进行视频的存储；如果一个系统中存在多路视频输入，而只有一路视频输出，那么通常在帧缓存后还要将多路视频叠加在一起才可以进行输出；常用的帧缓存设计在常规的视频处理平台中，为了

学习多线程最典型的问题就是如何在多个线程之间传递消息与写作，PyQT5的线程支持在不同线程之间传递信号触发事件，实现多个线程之间的协助，完成诸如生产者-消费者这样经典的多线程协作。本文将通过QThread与信号槽机制构建一个生产者-消费者模型，演示多个线程之间的协作。应用程序概述这里演示了一个从图像采集（用本地图像数据集替代）到图像分析处理（简单二值化+形态学处理）、到主界面更新的应用程序。主界面

上篇文章在FPGA上关于DDR的帧缓存介绍简单讲了帧缓存的应用，这里接着讲怎么降低DDR带宽的帧缓存设计。采集多个视频输入的时候，分别通过不同的frame buffer存储在不同的DDR地址里面；在两个图层相互叠加的区域，位于下方的图层部分不写入DDR中，这样即使两个图层的帧率不同，也不会相互影响；与常用的帧缓存设计接近，同样每一路均写入一个单独的frame buffer，但并不将图像整个缓存，而

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一、下载http://www.ex-parrot.com/~pdw/iftop/二、编译报错 1configure: WARNING: If you wanted to set the --build type, don't use --host. If a cross compiler is detected then cross compile mode will be used.

流程注意事项烧录的时候需要POW_EN 引脚拉高5V供电设置好之后，点击connect,然后重新上电默认芯片里面有程序，会有打印，如果有接收到打印，表示板子已经正常 [15:46:19:873][20211105_15:46:19] [15:46:24:283]set ftm addr [15:46:24:343]ready to OS start [15:46:24:344]factory