边缘计算

在受限的硬件资源RV1126中,我部署的改进针对于SAR船舶的视觉模型达到57FPS,是原生的YOLOv8近3倍,原生的只有20FPS,且MAP50与原生算法持平
1630Torch人工智能
一、多传感器数据采集模块融合深度相机、可见光相机及激光雷达,在强光、复杂背景等干扰下同步采集RGB图像、深度图像与点云数据。二、线缆目标识别与分割模块基于深度学习算法(如YOLO、DeepLabV3+等)对线缆进行精准检测与像素级分割,从复杂背景中提取线缆特征与中心线。三、三维测量与计算模块将深度数
1690C++人工智能
1、数据采集模块:支持串口(RS232/RS485)与网口(TCP)两种通讯方式接入电子秤,兼容多种称重协议(文本帧/十六进制帧),具备帧校验、去抖稳定判定、断线自动重连功能,采集与UI线程严格分离,不丢帧。2、合格判定与自动打印:接收稳定重量后,自动与预设的合格区间比对,判定合格/不合格(偏轻/偏
2150C++边缘计算
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