低功耗AIoT圖像識別處理器—X1600/X1600E
? 超低功耗
? 內置LPDDR2(X1600：32MB，X1600E：64MB)
? 實時控制核XBurst? 0，面向安全管理和實時控制
? 豐富的外設接口
應用領域
? 基于二維碼的智能商業
? 智能物聯網
? 高端智能穿戴
? 生物特征和圖像識別
芯片框圖
芯片規格
審核編輯 黃宇
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
圖像識別
+關注
關注
9文章
526瀏覽量
38829 -
低功耗
+關注
關注
10文章
2679瀏覽量
104425 -
AIoT
+關注
關注
8文章
1466瀏覽量
31878
發布評論請先 登錄
相關推薦
熱點推薦
北京君正X1600E應用產品案例：便攜HiFi播放器
LED驅動、微處理器、電源管理和互聯等芯片產品。 君正將整合其積累十幾年的計算技術，及ISSI三十余年的存儲、模擬和互聯技術，利用公司擁有的完整車規芯片質量和服務體系，為汽車、工業、AIoT等行業的發展
發表于 03-07 17:36
低功耗處理器的優勢分析
隨著科技的飛速發展，電子設備的種類和數量不斷增加，人們對設備的能效要求也越來越高。低功耗處理器因其在節能、環保和成本效益方面的優勢而受到廣泛關注。 低功耗處理器的定義
EE-397：估算ADSP-SC57x/ADSP-2157x SHARC處理器的功耗
電子發燒友網站提供《EE-397：估算ADSP-SC57x/ADSP-2157x SHARC處理器的功耗.pdf》資料免費下載
發表于 01-12 11:18
?0次下載
AI圖像識別攝像機
？AI圖像識別攝像機是一種集成了先進算法和深度學習模型的智能監控設備。這些攝像機不僅能夠捕捉視頻畫面，還能實時分析和處理所拍攝的內容，從而實現對特定對象、場景或行
AI大模型在圖像識別中的優勢
AI大模型在圖像識別中展現出了顯著的優勢，這些優勢主要源于其強大的計算能力、深度學習算法以及大規模的數據處理能力。以下是對AI大模型在圖像識別中優勢的介紹： 一、高效性與準確性 處理速
圖像識別算法都有哪些方法
圖像識別算法是計算機視覺領域的核心任務之一，它涉及到從圖像中提取特征并進行分類、識別和分析的過程。隨著深度學習技術的不斷發展，圖像識別算法已經取得了顯著的進展。本文將介紹
圖像識別算法的提升有哪些
引言 圖像識別是計算機視覺領域的核心任務之一，旨在使計算機能夠自動地識別和理解圖像中的內容。隨著計算機硬件的發展和深度學習技術的突破，圖像識別算法的性能得到了顯著提升。本文將介紹
圖像識別技術在醫療領域的應用
一、引言 圖像識別技術是一種利用計算機視覺技術對圖像進行分析和處理的技術。隨著計算機技術、人工智能技術、大數據技術等的發展，圖像識別技術在各個領域的應用越來越廣泛。在醫療領域，
圖像識別技術的原理是什么
圖像識別技術是一種利用計算機視覺和機器學習技術對圖像進行分析和理解的技術。它可以幫助計算機識別和理解圖像中的對象、場景和活動。 圖像預
圖像識別屬于人工智能嗎
的過程。它涉及到圖像的獲取、預處理、特征提取、分類和識別等多個環節。 1.2 重要性 圖像識別技術在人工智能領域具有重要的地位，它使計算機能夠“看”和“理解”
opencv圖像識別有什么算法
圖像識別算法： 邊緣檢測 ：邊緣檢測是圖像識別中的基本步驟之一，用于識別圖像中的邊緣。常見的邊緣檢測算法有Canny邊緣檢測器、Sobel邊
ADC12D1600QML低功耗、高性能CMOS模數轉換器數據表
電子發燒友網站提供《ADC12D1600QML低功耗、高性能CMOS模數轉換器數據表.pdf》資料免費下載
發表于 07-16 09:56
?0次下載
如何利用CNN實現圖像識別
卷積神經網絡（CNN）是深度學習領域中一種特別適用于圖像識別任務的神經網絡結構。它通過模擬人類視覺系統的處理方式，利用卷積、池化等操作，自動提取圖像中的特征，進而實現高效的圖像識別。本
工商網監
評論