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标签 - 边缘AI

将 MediaPipe 手势识别迁移到 RKNN:从 .task 到 RK3566 实战
手把手教你将 MediaPipe 手势识别 .task 拆分为四个 TFLite,并用 RKNN Toolkit2 转换与量化,部署到 Rockchip RK3566 NPU;覆盖常见报错修复、推理管线与实时示例,快速实现低功耗高性能的边缘 AI 手势识别。
AI智慧仓储:从RFID到多模态识别的库存管理AI-WMS
AI智慧仓储正在重塑库存管理,从RFID到多模态识别,实现实时盘点、异常检测与预测补货,提升效率、降低成本,为电商、制造、医药和冷链企业打造高精度智能化仓储体系。
SmolRTSP:在嵌入式系统中实现高效 RTSP 流媒体服务的开源实践
SmolRTSP 是一个基于 Rust 实现的轻量级 RTSP 服务器框架,专为嵌入式系统设计。本文深入讲解其协议原理、系统架构、集成方式与性能优化,适合嵌入式开发者阅读实践。
从云到端:AI在硬件设备中的应用与技术实现架构详解
全面深入地介绍AI在硬件设备中如何落地,包括核心技术原理、架构设计、实际应用案例和成本控制策略,帮助企业理解AI智能硬件的技术实施要点。阐述AI在硬件设备中的应用原理、具体技术实现方式、核心架构设计、真实案例分析及部署成本管理策略,帮助技术人员和产业决策者精准把握这一前沿趋势。
从技术角度研究边缘AI物联网:架构、应用以及未来前景
围绕 Edge AI 在 IoT 边缘设备上的技术实现方式与架构进行深入探讨,包括边缘AI集成到物联网设备中的技术架构、实现方法和实际考虑因素,强调效率、性能和实际应用。
IoT Device Management4
探讨如何利用人工智能优化物联网设备的管理和维护,通过自动化配置、预测性维护和边缘AI技术,提升系统效率与可靠性。
10 open source edge IoT Platform
本文全面对比了十个主流的边缘物联网平台,包括 EdgeX Foundry、KubeEdge、Eclipse Kura 等。通过详细介绍它们的技术参数、硬件需求、特性和应用领域,帮助您在物联网项目中选择最适合的边缘计算平台。
嵌入式系统开发和常用芯片,嵌入式研发在AI时代的发展趋势
嵌入式系统开发是物联网(IoT)、智能家居、工业自动化和医疗设备等领域的重要技术支撑。嵌入式系统是一个集成了软硬件的专用计算系统,通常被设计用于执行特定任务。本文将介绍嵌入式系统开发的基本概念、开发技术,一些常用的微处理器,以及发展趋势。

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