在利用Edge Impulse部署ResNet-3D模型的方案中，核心硬件设备是什么？该设备的AI算力及适用IoT场景有哪些？

限时交作业 2025-12-04 13:47:51

在利用Edge Impulse部署ResNet-3D模型的方案中，核心硬件设备是什么？该设备的AI算力及适用IoT场景有哪些？  

...全文
11 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
weixin_38498942 18小时前
  • 打赏
  • 举报
 回复

核心硬件设备是EB3 Gen2边缘人工智能站（搭载高通跃龙QCS6490芯片），其AI算力为14 TOPS，支持8通道全高清视频处理，采用工业级无风扇设计并内置OSware.Edge边缘软件；适用的IoT场景包括智能零售、智能工厂、交通监控等。

【嵌入式机器学习】Edge Impulse平台图像分类快速入门：从创建项目到模型部署全流程指南
内容概要：本文档详细介绍了嵌入式机器学习平台Edge Impulse的图像分类快速入门指南。Edge Impulse支持多种边缘设备，包括网关、传感器、摄像头、Docker容器及各类处理器。用户可以通过注册账号创建项目，选择图像分类用例并逐步完成模型的构建。具体步骤包括确定分类对象、收集图像数据、设计处理流程（Impulse）、数字信号处理（DSP）、生成特征、训练神经网络、测试模型以及查看摘要。最后，文档还介绍了如何将训练好的模型部署到其他设备上，如乐鑫ESP32-EYE开发板等。; 适合人群：对嵌入式机器学习感兴趣的开发者，尤其是希望快速上手图像分类模型的初学者或有一定经验的研发人员。; 使用场景及目标：①帮助用户在短时间内掌握如何使用Edge Impulse平台构建图像分类模型；②指导用户完成从数据收集到模型部署的全过程；③使用户了解如何优化模型并在不同硬件平台上部署。; 其他说明：文档提供了详细的图文操作指南，包括如何创建项目、启动教程、收集数据、设计处理流程等。此外，还强调了模型优化的重要性及其对性能的影响。用户可以根据实际需求选择不同的部署选项，确保模型能够在目标设备上高效运行。
edge_impulse-objectdetection-annotation_importer
edge_impulse-objectdetection-annotation_importer
balena-cam-tinyml:由Balena和Edge Impulse支持的Raspberry Pi上的图像分类
使用Edge Impulse和BalenaCloud进行图像分类 本指南将帮助您部署在Raspberry Pi上运行的图像分类系统。 使开发人员能够使用嵌入式机器学习来创建智能设备解决方案。 您将学习如何使用智能手机轻松获取图像样本，训练ML算法以及在设备上部署推理引擎。 是用于部署IoT应用程序的基于容器的平台。 概述 该项目基于出色的，可通过在容器中运行来实时播放相机的Feed。 对于我们的应用程序，我们通过在Node.js服务器内部添加另一个运行Edge Impulse Webassembly推理引擎的容器来利用Balena的多容器功能。 这两个容器通过WebSocket相互通信。 balena-cam Webapp已被修改为每秒调用推理引擎并将结果显示在网页上。 要求 Raspberry Pi：已测试v3和v4，已测试balenaFin v1.0 用手机捕捉图像样本； 或一组jp
8大TinyML框架解析[可运行源码]
本文详细介绍了8个知名的TinyML框架及其兼容硬件平台，包括TensorFlow Lite、Edge Impulse、PyTorch Mobile、uTensor等。TinyML是机器学习的一个分支，专注于在低功耗、小尺寸微控制器上实现机器学习模型。文章阐述了TinyML的定义、需求及其框架的作用，并逐一分析了每个框架的主要特点、优势及限制。此外，还提供了这些框架的兼容硬件平台和目标应用，帮助开发者快速选择适合的TinyML解决方案。最后，文章总结了各框架的亮点，如TensorFlow Lite的灵活性、Edge Impulse的EON™编译器优化等，展示了TinyML技术的最新进展。
嵌入式AI基于TinyML的离线异常声响检测系统设计：面向低功耗安防场景的端侧智能实现
内容概要：本文详细记录了一个基于TinyML技术的离线、低功耗异常声响监测系统“静默之守护”的完整开发过程。项目利用Arduino Nano 33 BLE Sense硬件平台，结合Edge Impulse平台实现声音数据采集、MFCC特征提取、深度学习模型训练与优化，并将TensorFlow Lite模型部署到微控制器上，实现在本地对玻璃破碎、烟雾报警等关键声音的实时识别与响应。系统全程无需联网，具备低功耗、高精度、快速响应的特点，适用于安防、家庭看护等边缘智能场景。文章还涵盖了从硬件选型、模型训练、嵌入式软件实现到功耗优化和实际测试的全流程技术细节与经验总结。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和一定机器学习知识，关注边缘计算与AIoT应用的工程师、学生及爱好者，尤其是工作1-3年希望拓展AI与嵌入式交叉领域技能的研发人员。; 使用场景及目标：①学习如何在资源受限的MCU上部署TinyML模型；②掌握从数据采集、模型训练到嵌入式集成的完整AIoT项目流程；③实现低功耗音频感知设备的设计与优化； 阅读建议：此资源强调实战与系统思维，建议读者结合Edge Impulse平台动手复现项目，并深入理解音频特征提取、模型压缩、推理加速与嵌入式功耗管理之间的协同设计。
高通开发者论坛

6,215

社区成员

5,980

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
本论坛以AI、WoS 、XR、IoT、Auto、生成式AI等核心板块组成，为开发者提供便捷及高效的学习和交流平台。 高通开发者专区主页：https://qualcomm.csdn.net/
人工智能物联网机器学习 技术论坛（原bbs） 北京·东城区
社区管理员
  • csdnsqst0050
  • chipseeker
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章