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                  進一步對監控攝像頭進行視覺處理

                      對于實時視覺處理,大多數攝像頭干擾器應用場景都是基于運動目標的識別,如人臉識別、運動目標跟蹤定位、手勢識別等。此外,由于DynapCNN可以提供超低延遲的動態視覺解決方案,從而顯著減少監控屏蔽器識別響應時間10倍以上,因此該處理器是高速飛機等任何高速場景的完美選擇。
                   
                      這種攝像頭屏蔽器芯片結合了傳統和神經形態的深度學習的優點,應該是超低功耗動態圖像處理和點云信號處理的首選。例如,在點云信號處理中,可以對LiDAR等信號進行實時處理,以實現行為識別、目標識別、區域劃分和圖像分割。在實時視覺處理中,幾乎所有的應用都是針對運動驅動的任務,如存在檢測、手勢識別、人臉檢測等。一般來說,DynapCNN將有助于各種需要超低延遲和超低功耗功能的AI邊緣計算應用,包括物聯網應用、安全、可穿戴醫療系統以及移動和嵌入式設備的協處理器等。DynapCNN:可用性:據這家瑞士初創公司稱,DynapCNN的相應開發包將于2019年第三季度上市,這意味著該芯片很可能在2020年進行采樣,并將成為首款商用監控干擾器脈沖神經網絡大腦芯片。
                   
                      當宣布DynapCNN,aiCTX的承諾,顛覆傳統的馮諾依曼架構正在獲得牽引力。該攝像頭干擾器芯片有望顯著減少實時視覺處理引起的延遲時間,其熱效率比現有解決方案高100至1000倍。這有兩層含義:新版本將加速視覺信號處理中的人工智能算法,并將打開長壽命電池供電設備的前景。正如人們所期待的那樣,該芯片應該超越傳統的基于幀的靜態視覺處理技術,開創一個動態視覺處理的新時代。它將為人工視覺的動態處理帶來新的機遇,并為事件驅動的應用帶來新的啟示畢竟,人工智能處理不一定是一個耗電的應用程序。
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