2、网络摄像机 EdgeBoard FZ5C/FZ5D内含硬解码芯片,以及FZ9D含外部视频处理芯片hi3536,视频解码速度大幅提升,可以支持RTSP标准输出的网络摄像机,可将网络摄像头数据解码为可处理的原始码流,在最新的EdgeBoard软核版本中,网络摄像机型号不仅限于摄像头推荐列表中的型号。
新增功能 引入开源的7.2.3 大版本为6.0版本 小版本号 发布日期 类型 说明 6.2.35 2024-08-29 Bug修复 修复设置 hotkey-top-size 为 0 时,Redis 会出 core 的问题。
只需上传模型,最快2分种即可获得适配终端硬件/芯片的模型。 支持主流深度学习网络在15+主流AI芯片的适配,支持多种操作系统。 前往 网络适配硬件表 ,可了解具体的加速效果。详细资料可参考 EasyEdge官网 。 二、BIE为什么要与EasyEdge集成? BIE与EasyEdge集成,是百度天工物联网平台践行“云智一体”战略的重要一步。
BCC:bcebcc;物理服务器BBC:bcebbc;专属服务器DCC:bcedcc;专线迁移:bcegateway(src或dst只支持一端类型为bcegateway)) public dbType String 是 源端数据类型(mysql;pg;SQL Server:mssql;oracle;MongoDB副本集:mongodb;MongoDB分片集:mongodbCluster;社区集群版:
查询成绩: 使用cURL查询成绩,如下所示: curl --location --request GET 'https://dn99xpwe8yjgx.cfc-execute.gz.baidubce.com/students?
如果没有提前设置好path等环境变量,可能导致云端下发的二进制程序在边缘节点上无法正常运行,甚至运行出错。 而所有的运行环境变量,本质上都可以通过脚本命令进行动态设置,因此如果在一个shell脚本提前设置好环境变量,最后再执行二进制程序,就不再需要为每一台设备重复去设置环境变量了。 本文将描述如何在一个脚本(run.sh)当中定义:(a)需要加载的环境变量和(b)需要运行的二进制程序。
应用场景需要对每种型号的鞋品进行识别,并定位到最终的鞋品型号(例如 NIKE TMQPDG1),型号具有唯一性,可在AI模型应用时直接通过AI识别定位到鞋品SKU。因此需要对每种型号的鞋品进行多角度拍摄采集数据。而在设计标签时,也需要注意的是,每种型号鞋品的不同视角图差异太大,因此我们需要将鞋底、鞋侧面等图片分别定义为对应的标签。
BCC:bcebcc;物理服务器BBC:bcebbc;专属服务器DCC:bcedcc;专线迁移:bcegateway(src或dst只支持一端类型为bcegateway)) public dbType String 是 源端数据类型(mysql;pg;SQL Server:mssql;oracle;MongoDB副本集:mongodb;MongoDB分片集:mongodbCluster;社区集群版:
本图片特指客户服务器上传图片,非加密图片Base64值 register_image_type 是 string 图片类型 BASE64 :图片的base64值,base64编码后的图片数据,编码后的图片大小不超过2M; URL :图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长); FACE_TOKEN : 人脸图片的唯一标识,调用人脸检测接口时,会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN
pc_apps/app_tracking -sensor_type XP2 -cam_calib_path xxxxx.yaml -pb_save /tmp/room.pb -sensor_type 为模组硬件型号 -cam_calib_path 为校正好的校正文件 -pb_save 为储存地图的路径和文件名 地图的记录是实时的,按ESC键后会自动保存到文件中。