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NXP i.MX机器视觉边缘平台工程

共计 30 章节
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01
课程导入与平台全景
目标=i.MX机器视觉边缘平台的定义 · 典型应用场景 · 软硬件生态总览与学习路线图
课程导入平台全景
02
i.MX视觉处理芯片选型
目标=i.MX 8M Plus · i.MX 8QuadMax · i.MX 93等型号的CPU/GPU…
i.MX视觉处理芯片选型
03
边缘视觉硬件平台搭建
目标=核心板 · 载板 · 摄像头模组
边缘视觉硬件平台…目标=核心板
04
开发环境与工具链
目标=Yocto Project · Linux BSP · 交叉编译工具链
开发环境工具链
05
摄像头子系统与V4L2框架
目标=MIPI CSI-2 · ISP管道 · V4L2设备节点
V4L2摄像头子系统
06
图像预处理与硬件加速
目标=GPU OpenCL · G2D · DPU
图像预处理硬件加速
07
NPU与eIQ软件栈入门
目标=Ethos-U · Verisilicon VIP · eIQ Toolkit
NPUeIQ
08
机器学习模型部署实战
目标=TensorFlow Lite · ONNX · PyTorch模型转换为i.MX N…
机器学习模型部署…TensorFlow
09
目标检测模型在i.MX上的优化
目标=YOLO · SSD · MobileNet等模型的量化
i.MX目标检测模型
10
图像分类与语义分割边缘部署
目标=ResNet · DeepLab等模型在i.MX平台上…
图像分类语义分割边缘部署
11
多摄像头同步与流水线设计
目标=多路MIPI CSI-2输入 · 时间戳同步 · GStreamer管道构建
多摄像头同步流水线设计
12
GStreamer与OpenCV集成
目标=构建低延迟视觉流水线 · 实现采集 · 处理
GStreamerOpenCV
13
实时视频编码与推流
目标=VPU硬件编码H.264/H.… · RTSP推流 · 带宽自适应策略
实时视频编码推流
14
边缘端模型推理性能评测
目标=延迟 · 吞吐量 · 功耗
边缘端模型推理性…目标=延迟
15
模型量化与精度调优
目标=训练后量化 · 量化感知训练 · NPU算子支持与精度恢复
模型量化精度调优
16
异构计算任务调度
目标=CPU · GPU · NPU
异构计算任务调度CPU
17
机器视觉边缘平台功耗管理
目标=动态电压频率调节 · 低功耗模式 · 热设计与续航优化
机器视觉边缘平台…目标=动态电压频…
18
工业视觉检测实战
目标=缺陷检测 · 尺寸测量 · OCR等任务在i.MX平台上的工程实…
工业视觉检测实战目标=缺陷检测
19
智能安防与行为分析
目标=人脸识别 · 人形检测 · 异常行为分析在边缘端的部署与优化
智能安防行为分析
20
自动驾驶与机器人视觉
目标=车道线检测 · 障碍物识别 · SLAM前端在i.MX上的实时实现
自动驾驶机器人视觉
21
模型安全与功能安全
目标=安全启动 · TrustZone · 模型加密
模型安全功能安全
22
边缘端模型更新与OTA
目标=远程模型部署 · 版本管理 · 差分升级与回滚机制
OTA边缘端模型更新
23
容器化与边缘编排
目标=Docker · K3s在i.MX平台上的部署 · 视觉微服务架构设计
容器化边缘编排
24
云端协同视觉系统
目标=边缘推理与云端训练闭环 · 数据标注 · 模型下发与联邦学习
云端协同视觉系统目标=边缘推理
25
视觉平台调试与性能剖析
目标=perf · ftrace · gprof
视觉平台调试性能剖析
26
系统稳定性与可靠性工程
目标=看门狗 · 日志管理 · 异常恢复
系统稳定性可靠性工程
27
量产化硬件设计考量
目标=EMC · 接口防护 · 摄像头校准
量产化硬件设计考…EMC
28
视觉平台软件架构设计
目标=模块化 · 插件化 · ROS 2集成
视觉平台软件架构…目标=模块化
29
综合项目一
目标=基于i.MX 8M Plus的… · 识别与活体检测全流程
综合项目一i.MX
30
综合项目二
目标=基于i.MX 93的工业质检平… · 缺陷检测与MES系统集成
综合项目二i.MX