基于深度可分离卷积, 提出了一种适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO(MobileNet Tiny-Yolo), 它将待检测的图片平均分割成多个单元格, 并采用深度可分离卷积代替传统卷积, 减少了参数量和计算量。采用点卷积和特征图融合的方法来提高检测精度。实验结果表明, 所提MTYOLO网络模型大小为41 MB, 约为Tiny-Yolo模型的67%, 其在PASCAL VOC 2007数据集上的检测准确率可达到57.25%, 检测效果优于Tiny-Yolo模型, 更适合应用于嵌入式系统。
2022-03-20 20:52:23
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qt编写的虚拟键盘 可以在windows linux nac 嵌入式平台全编译通过
2022-03-15 11:23:08
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《2019研华嵌入式服务指南》
[摘要] 作为嵌入式市场的领导厂商，研华IoT嵌入式平台事业群提供一站式服务，整合嵌入式主板与系统、软件、显示屏及外围设备，以客户为中心的设计服务，广泛应用于不同行业。为迎接物联网(IoT)和云端运算时代的到来，除深化既有产品的应用，也提供软硬件整合物联网解决方案，发展以IoT为中心的智能应用，帮助客户快速落地物联网应用。研华嵌入式物联网解决方案包括M2.COM感知平台、网关、EIS边缘智能服务器和WISE-PaaS嵌入式物联网软件平台。
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语音识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应文本或命令的技术，其根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器。本设计研究孤立词语音识别系统及其在STM32嵌入式平台上的实现。识别流程是:预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的Mel频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经多次试验得出算法中所需各系数的最优值。然后将算法移植到STM32嵌入式平台，移植过程中根据嵌入式平台存储空间相对较小、计算能力也相对较弱的实际情况，对算法进行优化。最终设计并制作出基于STM32的孤立词语音识别系统。
系统硬件总体结构图
附件内容如下:
2022-03-07 10:08:43
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RFID系统不局限于视线，识别距离远。射频识别卡具有可读写能力，可携带大量数据，可工作在潮湿、干燥等恶劣环境下，同时具有难以伪造和智能性较高等优点。与此同时，不同的射频标签编码规则、不同的空中接口协议、大量而复杂的RFID数据如何处理等问题严重阻碍了RFID技术发挥其巨大作用。基于这种现状，本文结合防碰撞算法提出了嵌入式平台下的RFID读写器设计方案。
2022-01-10 17:50:08
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伴随遥感技术飞速发展，影像分辨率越来越高，其在嵌入式环境下离线组织、渲染等效率问题日益突出，难以满足特定用户需求。本文提出一种适用于多种嵌入式平台的影像地图组织存储模型，并以WinCE、Android系统为例设计影像地图跨平台显示模式，降低内存占用的同时极大地提高了空间利用率。
2021-11-27 09:03:25
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适用于正点原子 ATK-IMX6U 开发板上面的 gcc 编译工具链，拷贝压缩包到开发板根目录，直接解压即可完成安装。
2021-10-22 22:00:48
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适用于正点原子 ATK-IMX6U Linux 开发板中的cmake ,可以配合着我上传的 gcc 编译工具链一起使用，可以在开发板上面完成编译工作。
2021-10-22 22:00:47
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