【有奖试用】免费申请KV260视觉入门套件

infineon 06-23 00:00

本人之前使用过Zynq-7010，通过DAC模块设计一个简易的DDS信号发生器，并驱动OV2640显示到LCD屏幕上，PS通过VDMA驱动LCD显示，基于BRAM的PS和PL核数据交互。本次KV260套件由k26核心板+底板构成，k26核心采用Zynq™ UltraScale+™ MPSoC，是Zynq-7010的升级款，本次希望可以体验一下kv260套件进行AI摄像头应用的开发。 项目计划： 1.烧录官方系统镜像，体验官方系统上的AI应用demo 2.体验板上以太网接口的跑流功能 3.在板上部署yolov4模型，进行训练、量化、编译、部署，构建一个属于自己的AI摄像头应用

ACE_D 06-22 23:56

本人有五年嵌入式方面的开发经验，三年AI领域开发经验。对于linux命令行开发以及人工智能算法部署较为熟悉，且参与过全国大学生智能汽车竞赛，对于车道线识别算法较为熟悉。本次参与KV260视觉入门套件的评测首先希望完成和ADAS相关的目标检测与车道线识别相关的项目。目前主流的车道线识别方式是1. 相机图像校准算法。主要用于纠正经过相机镜头成像后图片四边的变形或者拍摄物体与相机角度不平行、不正对；2. 车道线透视图角度的拉平，转换成鸟瞰图下的平行线；3. 用多种Sobel梯度过滤算法，如x轴方向、正切方向、向量值大小来滤除噪声；4. 直方图峰值法寻找窄窗内的白线5. 二阶曲线拟合确定相关系数，计算曲率和弯道半径。具体识别车道线时候的整体思路主要是从读取视频-灰度变换-高斯滤波-边缘检测-感兴趣区域检测-霍夫变换-车道线拟合-图片混合，进而实现车道线检测。当然如果评测时间足够，我也会尝试KV260视觉入门套件的人脸检测项目，具体希望运用自行训练的AI算法，随后量化剪枝，部署到板卡上后，判断是否为对应人员，并将结果实时统计，形成对人员信息的自动收集。我个人也是一个乐于分享经验的人，对于在KV260视觉入门套件上进行车道线识别的学习研究过程，也将进行文章以及视频方面的记录上传至发烧友网站以及bilibili，以供大家一起学习~~~

jf_80412098 06-22 23:46

目前果农在水蜜桃成熟的时候，需要对水果分类，分拣出不同等级，传统的方法是再水果成熟的时候，雇佣工人来分类，但随着农村年轻人员都外出打工，同时，分拣水蜜桃，也是一个需要经验的工作，所以计划基于KV260视觉入门套件设计一套水蜜桃分拣系统。 基于KV260视觉入门套件的水蜜桃分拣系统，基于coco数据集，将原始图像转换成灰度通道文件，生成缺陷水蜜桃检测模型；同时在KV260视觉入门套件上连接USB摄像头，对目标水蜜桃进行拍照，经处理后确定该水蜜桃是否为缺陷水果。 成果：基于KV260视觉入门套件的水蜜桃分拣系统能够高效（准确率、执行时间）区分缺陷水果，并发出进一步处理的信号。

jf_95492366 06-22 23:45

申请理由： 您好，我是一名研一学生，有两年多的FPGA学习开发经验，熟悉AMD Xilinx的Artix-7系列和Zynq-7000系列器件，也熟悉Vivado和Vitis软件。虽然不是很熟悉Vitis AI，但对深度学习模型的硬件加速很感兴趣。我曾设计过雷达的主控系统和数据采集传输系统，目前正在学习目标检测算法。希望可以借助本次试用进一步学习深度学习目标检测模型的硬件部署和推理加速。本次试用时间正值暑假，我也有较为充裕的时间来学习和开发AMD KV260。 项目背景： 在我国多数城市，电动车/摩托车是应用广泛的交通工具，骑电动车/摩托车的一个重要保护措施是戴头盔。头盔在很大的程度上可以对骑手的头部起到缓冲和保护作用，降低交通事故的伤亡率。由于交警的数量有限，不能时刻监督处理骑手不戴头盔的行为。因此，我们希望设计并实现一个电动车/摩托车骑手头盔检测硬件加速系统。在通过摄像头画面实时检测到骑手不戴头盔的行为后，配合其他外设，可以通过语音进行提醒，从而在一定程度上对骑手的行车安全起到监督作用。 项目计划： 1. 根据AMD Xilinx的文档，初步了解KV260。 2. 通过官方的Getting Started熟悉KV260的开发流程，跑一下Getting Started中的Smart Camera应用。 3. 训练一个基于Yolo v3（也可能会改为其他算法）的电动车/摩托车骑手头盔检测模型。 4. 对模型进行剪枝和量化，最终部署到KV260上。 5. 按时撰写评测报告，并对结果进行视频演示。 预期成果： 以评测报告和视频演示的形式记录项目开展和实施过程，展示项目结果。项目完成后，在Github开源。

jf_60301094 06-22 18:10

申请理由： 工厂生产大量零件需要对其成品外观进行检测... 项目计划： 根据文档，快速入门 学习其软件和系统，了解实际应用案例，熟悉开发过程 分析软硬件需求，筹备项目 项目开展，按时间计划实施 项目调试、优化、开源社区分享

磐金洞 06-22 12:53

性能体验和评测

战风311 06-22 12:29

申请理由 本人对女性根据身材进行服装穿搭建议有广泛兴趣，并运用openCV等图形算法进行分析，完成基于FPGA上tensorflow的固件部署，进行目标对象分类分析，给出身材与服装的匹配度，以及一些衣服，裤子与鞋穿搭建议 项目计划 1.根据目标，进行opencv目标深度检测 2.根据检测结果，在ROS环境下，加载相关视觉算法，下载服装样本，进行服装穿着比对，进行算法训练，给出比对分析 3.对算法训练的模块，在FPGA板上对应固件进行算法模块部署，进行样例迭代分析 4.项目开展，按时间计划实施 5.项目调试，优化，分享 预计成果 分享项目的开展，实施，结果过程，展示项目结果

jwdxu2009 06-22 11:46

1.运用智能家居产品，智能健康产品，智能家家电产品控制。 2.家电控制，健康产品控制。

jf_70531133 06-22 10:46

可以图传，以及用手机操控

jf_39632224 06-22 10:24

申请理由 本人在AR领域有两年半的学习和开发经验，曾参与国内开源智能眼镜的开发，对计算机图像标定技术，图像识别，基于标识的跟踪注册技术有过深入的学习和探索。想借助发烧友william hill官网 和LattePanda平台完善该项目的开源设计。 项目计划 ①根据文档，对LattePanda快速入门 ②通过学习LattePanda的软件和系统，了解实际应用案例熟悉开发过程 ③基于LattePanda的MR混合现实眼镜的项目筹备(分析软硬件需求) ④项目开展，按时间计划实施⑤项目调试，优化，分享。 预计成果 分享项目的开展，实施，结果过程，展示项目结果

jf_28468957 06-22 10:04

本人在AR领域已有五年多学习与开发的经验，曾经参与过国内开源智能眼镜的开发，对于计算机图像标定技术想要深入的学习和探索，想借助发烧友william hill官网 完善该项目的开源设计。 项目计划 通过LattePanda学习软件了解应用案例熟悉开发过程，对项目进行开展调试优化完善，最后再进行分享。

jf_11071377 06-22 09:25

本人在AR领域有三年多的学习和开发经验，普设计过类似谷 歌眼镜版的开源AR眼镜，参与国内开源智能眼镜的开发，对 计算机图像标定技术，图像识别，基于标识的跟踪注册技术 有过深入的学习和探素。想借助发烧友william hill官网 和LattePanda平 台完善该项目的开源设计

jf_94542510 06-22 09:04

还在谈

jf_91041373 06-21 18:25

试用计划

jf_07500468 06-21 16:51

本人在AR领域有六年多的学习和开发经验，曾参与国内开源智能眼镜的开发，想借助发烧友william hill官网 和LattePanda平台完善该项目的开源设计。

jf_13860228 06-21 16:36

通过机器视觉，智能判断场景，并结合物联网技术，实现场景的智能识别和操控，解放用户的双手和嘴。

jf_11400019 06-21 16:34

本人在AR领域已有2年半的学习和研究曾经设计过类似的AR眼镜也有类似的经历，对于计算机图像标定技术和图像识别想要进行更加深入的学习和了解。

tian317595364 06-21 16:17

1，项目培养一部分工程技术人员； 2，获得对机器视觉应用的经验； 3，成功上线项目，获得客户认可；

jf_25516063 06-21 15:59

KV260 是一款基于 K26 SOM 的评估套件，专注于视觉应用。其中附带一个存储在 QSPI 非易失性存储器件中的预加载引导固件和 QSPI32 的预设引导模式配置。

jf_37451808 06-21 15:43

KV260可以通过首选设计环境在任何抽象等级添加定制和差异化功能，从应用软件到AI模型再到FPGA设计。