用于超低功率32位单片机生态系统

Microchip 提供了广泛的超低功耗和低功耗的MCUs,平衡了功耗和性能,满足了追求高功能的电力受限应用的需求。

Murata MEX1031传感器评估板

用于研究检查ZPA2326-0311A气压传感器性能,ZPA2326-0311A传感器器件是一款电容式MEMS器件,设有ASIC和I2C接口。

英飞凌BGT24Mxx硅锗MMIC方案

是目前市场上集成度最高的 24GHz ISM 波段雷达收发器系列,采用了 RC 多相滤波器来生成 LO 正交相位。

格灵深瞳的最新安保监控智能,交通算法和ADAS方案

2017-01-18 [责任编辑:susan]
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【导读】专注于智能互联设备的全球领先信号处理IP授权公司CEVA联同人和车检测、跟踪和识别的世界领导厂商格灵深瞳宣布,格灵深瞳已经在CEVA图像和视觉平台上提供其业界领先的安保监控和智能交通算法。

格灵深瞳使用CEVA 深度神经网络(CDNN)软件框架来生成用于CEVA-XM4 DSP内核的神经网络方案,面向深度学习应用提供出色的性能和功率效率。这款解决方案理想用于难以采用基于GPU的系统的低成本嵌入式视觉系统。
 
 
格灵深瞳首席技术官邓亚峰表示:“我们不断寻求提升产品价值主张,需要一款能够在严苛的成本和功耗预算之内处理复杂的神经网络的视觉处理器框架。集成了CDNN软件框架的CEVA-XM4平台在这个方面表现出色,而且,在快速增长的嵌入式视觉领域中,CEVA-XM4平台为我们的计算机视觉和深度学习技术开辟了更大的市场机会。”
 
CEVA视觉业务部门副总裁兼总经理Ilan Yona评论道:“格灵深瞳是计算机视觉和机器学习领域中备受尊敬的领导厂商,并且能够利用我们的图像和视觉平台的全部潜力,从而能够毫无疑问且独立地验证我们的深度学习平台不仅媲美基于GPU的系统,还提供了超越这些系统的众多明显优势。我们期待扩展与格灵深瞳的合作关系以满足双方共同客户的需求。”

关键字:安保监控智能 交通算法 ADAS 
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