边缘专题
2024年AI芯片峰会——边缘端侧AI芯片专场
概述 正文 存算一体，解锁大模型的边端侧潜力——信晓旭 当下AI芯片的亟需解决的问题 解决内存墙问题的路径 产品 面向大模型的国产工艺边缘AI芯片创新与展望——李爱军 端侧AI应用“芯”机遇NPU加速终端算力升级——杨磊 边缘端的大模型参数量基本小于100B AI OS：AI接口直接调用AI模型完成任务 具身智能的大脑芯片 大模
外部中断的边缘触发和电平触发
MCS-51单片机中的边缘触发是指当输入引脚电平由高到低发生跳变时，才引起中断。而电平触发是指只要外部引脚为低电平就引起中断。 在电平触发方式下，当外部引脚的低电平在中断服务返回前没有被拉高时（即撤除中断请求状态），会引起反复的不需要的中断，造成程序执行的错误。这类中断方式下，需要在中断服务程序中设置指令，清除外部中断的低电平状态，使之变为高电平。
从零开始学cv-14：图像边缘检测
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、图像边缘是什么？二、Sobel 算子三、Scharr 算子四、Prewitt算子五、Canny算子 前言 边缘检测是OpenCV中的一个重要组成部分，它用于识别图像中亮度变化显著的点，即边缘。通过边缘检测，我们可以从图像中提取出重要的特征，为后续的图像分析、形状识别和物体跟踪等任务奠定
当小程序遭遇攻击或超出流量峰值时：SCDN边缘加速的高效防护策略!
在数字化时代，小程序因其便捷性和丰富的功能而备受用户喜爱，但这也使其成为了网络攻击的目标之一。DDoS攻击、CC攻击等不仅会影响小程序的正常运行，还会损害用户体验和品牌形象。在这种情况下，选择合适的安全防护措施至关重要。边缘加速提供了一体化的分布式安全防御解决方案，能够有效应对这些问题。 Edge SCDN边缘加速的核心功能 Edge SCDN边缘加速是一款一体化分布式安全防御产品，它不仅提供
fpga图像处理实战-边缘检测 （Roberts算子）
Roberts算子 Roberts算子是一种用于边缘检测的算子，主要用于图像处理中检测图像的边缘。它是最早的边缘检测算法之一，以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。 原理 Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核（也称为掩模或滤波器）来计算图像在水平和垂直
实战赢家：为何传统边缘分割方法比深度学习更有效？附源码+教学+数据
前言 传统的边缘分割方法，如Canny边缘检测和Sobel算子，已经在计算机视觉领域中使用了数十年。这些方法依赖于图像梯度和边缘强度来识别边缘，通过一系列精心设计的滤波器和阈值化步骤来实现高效的边缘检测。虽然这些方法较为简单，但它们的计算开销低，效果稳定，并且能够在资源有限的环境中实现快速处理。随着技术的发展，这些传统算法不断优化，并与现代技术结合，展现出在特定应用场景中优于深度学习模型的独
图像边缘检测技术详解：利用OpenCV实现Sobel算子
图像边缘检测技术详解：利用OpenCV实现Sobel算子 前言Sobel算子的原理代码演示结果展示结语 前言 在数字图像处理的广阔领域中，边缘检测技术扮演着至关重要的角色。无论是在科学研究、工业自动化，还是在日常生活中的智能设备中，我们都需要从图像中提取有用的信息。边缘，作为图像中亮度变化最显著的地方，为我们提供了识别和理解图像内容的关键线索。因此，边缘检测算法成为了计算机视
联咏NT98567高度集成边缘IPC应用SoC规格特性
联咏 NT98567MQG是一款高度集成的SoC，具有高图像质量、低比特率和低功耗的特点，适用于电池应用，目标是2Mp至5Mp/8Mp边缘IP摄像头应用。该SoC集成了双核ARM Cortex A7 CPU、新一代ISP、H.265/H.264视频压缩编解码器、视频处理引擎（VPE）用于双传感器拼接和鱼眼去畸变、高性能硬件DLA模块、图形引擎、显示控制器、以太网PHY、USB 2.0主机/
如何应对日益复杂的网络攻击？Edge SCDN（边缘安全加速）的应用场景探讨
CDN作为提高网站访问速度和内容分发效率的安全与加速产品，它能够有效减少服务器负载、降低网络延迟，从而提升用户体验和网站的可用性。然而，随着互联网技术的发展和网络攻击形式的日益复杂多样，用户对数据安全性和隐私保护的要求不断提高，对网站和应用的要求也不再只停留在加速上。 当传统CDN逐渐没办法满足当前企业对全方位网络攻击防护的需求时，不少安全厂商开始推出新一代CDN产品，开始将安全防护机制融入
![[OpenCV] 数字图像处理 C++ 学习——13Canny边缘检测 附完整代码](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a81548c3b63146cc8c6ce4f9e4b78619.png#pic_center)
[OpenCV] 数字图像处理 C++ 学习——13Canny边缘检测 附完整代码
文章目录 前言1.理论基础(1)高斯模糊平滑图像(GaussianBlur)(2)计算图像梯度(Sobel/Scharr)(3)非极大值抑制 (Non-maximum Suppression)(4)双阈值检测 (Double Threshold)(5)边缘跟踪（通过滞后处理） 2.代码实现3.完整代码 前言 Canny 边缘检测(高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测、边缘
【CanMV K230】边缘检测
【CanMV K230】边缘检测 1.啥是边缘检测2.边缘检测应用领域1.特征提取2.图像简化3.结构分析4.提升图像质量5.促进后续处理6.增强系统性能7.降低计算复杂度 3. K230应用相关函数官方例程HDMI屏幕使用边缘检测 本篇内容： 什么是边缘检测边缘检测应用领域K230应用（包含相应函数及例程） B站视频链接：已做成合集 抖音链接：已做成合集 我
视频集中存储智能边缘计算网关软硬一体机智能边缘计算网关应用场景
在信息化飞速发展的今天，数据处理的速度和效率直接影响到各行各业的运作和发展。传统的云计算模式虽然强大，但在面对实时性和带宽要求越来越高的应用场景时，往往显得力不从心。此时，智能边缘计算网关的出现，为我们带来了新的解决方案。它以其出色的性能和灵活的应用场景，正在迅速改变各行各业的运作方式。 智能边缘计算网关是指将计算能力和数据处理能力下沉到网络边缘的设备。与传统的数据中心计算模式不同，边缘计算
C++竞赛初阶L1-15-第六单元-多维数组(34~35课)551: T456501 计算矩阵边缘元素之和
题目内容 输入一个整数矩阵，计算位于矩阵边缘的元素之和。 所谓矩阵边缘的元素，就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素。 输入格式 第 1 行包含两个整数，分别为行数 m 和列数 n，两个整数之间空格隔开。 第 2 行开始有 m 行数据，每行包含 n 个整数，整数之间空格隔开。 输出格式 对应矩阵的边缘元素和。 样例 1 输入 3 33 4 13 7 12
《深度学习》OpenCV 图像边缘检测 算法解析及代码演示
目录 一、图像边缘检测 1、什么是边缘检测 2、常用的边缘检测算法 1）Sobel算子 2）Scharr 算子 3）Canny边缘检测算法 4）Laplacian算子 3、边缘检测流程 1）预处理 2）计算梯度 3）非极大值抑制 4）双阈值处理
opencv图像形态学（边缘检测算法实例）
引言 图像形态学是一种基于数学形态学的图像处理技术，它主要用于分析和修改图像的形状和结构。在OpenCV中，图像形态学操作通过一系列的数学运算来实现，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。这些操作在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用。 一、图像边缘检测 边缘检测：是图形图像处理、计算机视觉和机器视觉中的一个基本工具，通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的
PLC边缘计算网关的选择策略-天拓四方
随着工业自动化和物联网技术的快速发展，PLC作为工业自动化的核心设备，其数据采集与处理能力日益受到重视。PLC边缘计算网关作为连接PLC与云端服务的桥梁，不仅承担着数据收集、传输和初步处理的角色，更是实现工业智能化升级的关键。本文将详细介绍PLC边缘计算网关的选择策略，帮助读者在实际应用中做出明智的决策。 一、明确需求与场景 在选择PLC边缘计算网关之前，首先需要明确自身的需求和应用场景。不同
Halcon提取边缘线段lines_gauss 算子
Halcon提取边缘线段lines_gauss 算子 edges_color_sub_pix和edges_sub_pix两个算子使用边缘滤波器进行边缘检测。还有一个常用的算子lines_gauss算子，也可以用于提取边缘线段，它的鲁棒性非常好，提取出的线段类型是亚像素精度的XLD轮廓。其原型如下： lines gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, Li
工业应用软件开发实训室（边缘计算）建设方案
一、引言 随着物联网（IoT）、5G通信技术的迅猛发展，工业互联网已成为推动制造业转型升级的重要力量。边缘计算作为云计算的延伸和补充，在实时数据分析、降低数据传输延迟、提升处理效率及增强数据安全性方面展现出巨大潜力。为积极响应国家政策，推动制造业高质量发展，唯众特制定《工业应用软件开发实训室（边缘计算）建设方案》，旨在构建一个集教学、实训、研发于一体的综合平台，培养具备工业互联网与边缘计算技
概率论(三)-多维随机变量及其分布：n维随机变量、概率分布函数F(x1,x2,..xn)、联合分布律、联合概率密度、边缘分布律、边缘概率密度、条件分布律、条件概率密度、β函数、Γ函数、max{X,Y}
1 二维随机变量 2 边缘分布 3 条件分布 4 相互独立的随机变量 5 两个随机变量的函数的分布
边缘计算与物联网中的深度学习应用
边缘计算与物联网中的深度学习应用 目录 一、引言 二、边缘计算基础 三、物联网基础 四、深度学习在物联网中的应用实例 五、总结 一、引言 随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备和传感器被连接到互联网上，产生了海量的数据。这些数据需要进行处理和分析，以提供实时的决策支持和智能化的服务。然而，传统的云计算方法面临着延迟高、带宽有限等问题，无法满足实时性要求较高的应用场景
AI芯片：Edge TPU（谷歌出品）【在边缘（edge）设备上运行的“专用集成芯片”】【量化操作：Edge TPU使用8 位权重进行计算，而通常使用32位权重。所以我们应该将权重从32位转换为8位】
谷歌Edge TPU的价格不足1000人民币，远低于TPU。实际上，Edge TPU基本上就是机器学习的树莓派，它是一个用TPU在边缘进行推理的设备。 一、云vs边缘 1、边缘运行没有网络延迟 Edge TPU显然是在边缘（edge）运行的，但边缘是什么呢？为什么我们不选择在云上运行所有东西呢？ 在云中运行代码意味着使用的CPU、GPU和TPU都是通过浏览器提供的。边缘与云相反，即在
Python OpenCV -- Canny 边缘检测 （十一）
Canny 边缘检测 原理 Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，也被很多人认为是边缘检测的 最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是: 低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。 高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。 最小响应: 图像中的边缘只能标识一次。
物联网平台组件1： 边缘网关自定义上传报文
【技术实现】 Net6通过Jint读取JS模板文件,并调用createMqttPayload方法，传入网关数据(JSON)，得到平台报文(JSON) 【应用场景】 用户可以灵活配置边缘网关的报文格式到平台 【测试范例】 脚本名称：script1.js 输入Json： {"GateCode": "gw1","Devices": [{"DeviceCode": "JY355","Tags
共绘国际智图：Elvy与图为科技携手探索边缘计算新境界
近日，巴西知名企业Elvy到访深圳图为科技，共议“合作开发边缘计算机及联合开拓海外市场”事宜。 在全球化日益加深的今天，技术的跨界合作正成为推动行业进步的重要力量。8月23日，一场旨在深化国际合作、共推边缘计算技术发展的会议拉开帷幕。本次来访的企业是来自巴西的知名企业——Elvy，图为科技作为边缘计算领域的先行者，将携手Elvy共同开启新篇章。 先锋碰撞，国际火花 Elvy，是一
金属跃迁边缘作为时空动态生长位点
金属跃迁边缘作为时空动态生长位点的意思是，金属表面的跃迁边缘（即金属晶体表面上不规则或突出的边缘区域）在催化反应和纳米材料合成过程中扮演着重要角色。这些跃迁边缘区域能动态地改变其结构和性质，成为反应物的活跃吸附和反应区域。这种动态特性可能对催化反应的速率和选择性产生重要影响，并且在合成纳米材料时也可能影响最终材料的形态和性能。总的来说，这种现象揭示了金属表面复杂的生长和反应机制，有助于深入理解和优