筆者について

Ari Mahpour

Ariは、設計、デバイスパッケージ、テスト、および電気、機械、およびソフトウェアシステムの統合において幅広い経験を持つエンジニアです。彼は、設計/デザイン、検証、テストのエンジニアをまとめて団結したグループとして機能させることに情熱を注いでいます。

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OrangePi 5でエッジAIと顔検出を結びつける OrangePi 5でエッジAIと顔検出を結びつける 1 min Blog システムエンジニア/アーキテクト ソフトウェアエンジニア システムエンジニア/アーキテクト システムエンジニア/アーキテクト ソフトウェアエンジニア ソフトウェアエンジニア AI推論エンジンは、エッジでの人気が高まりつつあります。趣味や商業空間の組み込みシステムに、機械学習アルゴリズムや大規模言語モデルが移植されているのを見ることができます。このプロジェクトでは、Rockchip 3588プロセッサを搭載したOrange Pi 5を使用して、リアルタイムの顔検出器を構築します。つまり、ウェブカメラのビデオストリームからリアルタイムで人間の顔を検出します。 プロジェクトのセットアップ 始めるために、Orange Pi 5、USBウェブカメラ、そして私の 公開リポジトリのコードを使用します。Orange Pi 5とRockchip RK3588プロセッサのセットアップ方法については、 Orange Pi 5とRockchip RK3588プロセッサの使い始めを参照してください。この例の素晴らしい点は、PCやLinuxを実行している他の高性能組み込みデバイス(例えば、Raspberry Pi 5)でも実行できることです。Orange Pi 5(または他のデバイス)のセットアップと実行が完了したら、いくつかのライブラリをインストールする必要があります。この例はLinux(具体的にはUbuntuを実行)を前提として設計されているので、Debianパッケージマネージャーにアクセスできることを前提とします。ターミナルから、次のコマンドを実行してください: 記事を読む
AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット 2 min Altium Designer Projects PCB設計者 ハードウェア製造業スタートアップ企業 / エレクトロニクスプロトタイパー システムエンジニア/アーキテクト +1 PCB設計者 PCB設計者 ハードウェア製造業スタートアップ企業 / エレクトロニクスプロトタイパー ハードウェア製造業スタートアップ企業 / エレクトロニクスプロトタイパー システムエンジニア/アーキテクト システムエンジニア/アーキテクト ソフトウェアエンジニア ソフトウェアエンジニア Kria KV260 Vision AI スターターキットの始め方では、AMD Xilinxから提供されているKria KV260 Vision AI スターターキットを開封し、遊んでみました。このボードは、Ubuntuの完全なディストリビューションを実行できるほど強力なFPGAとARMプロセッサを提供します。この記事では、Raspberry Piカメラを使用してSmartCamアプリケーションを構築し、実行します。このアプリケーションは、リアルタイムで顔を検出し、コンピューターモニターにその様子を表示することができます。 このチュートリアルを書いた理由 このチュートリアルは、AMD Xilinxの方々がまとめた 元のチュートリアルに続くものです。このチュートリアルの多くが、彼らのものと非常に似ている(同じである)ことに気づくでしょう。このチュートリアルを初めて見たとき、圧倒される感じがしました。私はFPGA設計にかなり詳しい背景を持っていますが、彼らのチュートリアルを一つ一つ丁寧に進めることは時には難しく、少し気が重くなることがあります。もう少し直感的で、簡単にフォローできるものを探していました。他の人が書き直したチュートリアルをじっくりと読んだ後、私が見つけたものにはあまり満足できませんでした。それゆえ、自分自身で書くことにしました。 もし詳細な情報を求めているなら、元のチュートリアルを確認することを強くお勧めします。いくつかのステップは非常に明確ではありませんが、このチュートリアルではそれらを乗り越える(あるいは回避する)試みをしています。最も重要なことは、この記事を書いている時点で、サンプルのSmartCamアプリケーションは最新のファームウェアでは動作しないようでした。 フォークしたリポジトリでは、デモをスムーズに起動できるように自動化スクリプト(さらには必要な最終フラッシュファイルまで)を作成しました。このチュートリアルを手に入れたことで、できるだけ早くハードウェアターゲットでのAIに飛び込み、デモを成功させた後に私が感じた「わお」の瞬間を体験できることを願っています。 ハードウェアの前提条件 もちろん、AMD Xilinxの 記事を読む