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NXP eIQ摄像头视觉模型部署案例教程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径
课程导入学习目标
02
NXP eIQ平台概览
eIQ Toolkit · eIQ ML · eIQ Portal的功能与定位
NXPeIQ
03
摄像头视觉模型部署基础
嵌入式视觉 · 边缘推理 · 模型部署流程概述
摄像头视觉模型部…嵌入式视觉
04
硬件平台介绍
i.MX 8M Plus · i.MX 93等典型NXP处理器的A…
硬件平台介绍i.MX
05
开发环境搭建
安装eIQ Toolkit · 配置交叉编译环境 · 连接目标板
开发环境搭建eIQ
06
摄像头图像采集与预处理
使用摄像头驱动 · 图像格式转换 · 尺寸调整
摄像头图像采集预处理
07
模型选择与转换
从TensorFlow/PyTorc… · 再到NXP支持的格式
模型选择转换
08
eIQ模型转换工具
使用eIQ Portal进行模型导入 · 量化 · 编译
eIQ模型转换工具
09
模型量化与优化
INT8量化 · 剪枝 · 知识蒸馏在NXP平台上的实践
模型量化优化
10
部署推理引擎
使用eIQ推理引擎（如TensorF… · Glow · ONNX Runtime）在NXP上…
部署推理引擎eIQ
11
案例实战
基于i.MX 8M Plus的人脸检…
案例实战i.MX
12
案例实战
基于i.MX 93的物体分类模型部署
案例实战i.MX
13
案例实战
实时语义分割模型在摄像头视频流上的部…
案例实战实时语义分割模型
14
案例实战
人体关键点检测模型部署与性能调优
案例实战人体关键点检测模…
15
摄像头流水线集成
将推理结果叠加到视频流 · 实现实时显示
摄像头流水线集成将推理结果叠加到…
16
性能评估与调优
帧率 · 延迟 · CPU/GPU/NPU占用率分析
性能评估调优
17
多模型并行部署
在单个NXP平台上同时运行多个视觉模…
多模型并行部署NXP
18
常见问题与调试
内存不足 · 模型加载失败 · 推理结果错误等排查方法
常见问题调试
19
模型精度与速度权衡
量化对精度的影响及缓解策略
模型精度速度权衡
20
使用eIQ Portal的自动化工作流
一键式模型部署与测试
eIQPortal
21
自定义模型部署
将自训练的YOLO模型部署到NXP摄…
自定义模型部署YOLO
22
摄像头标定与图像质量
影响模型精度的摄像头因素及校正方法
摄像头标定图像质量
23
边缘端模型更新
OTA方式更新模型 · 实现远程升级
边缘端模型更新OTA
24
安全与隐私
在摄像头视觉部署中考虑加密 · 防篡改和隐私保护
安全隐私
25
综合项目
智能门禁系统——人脸识别+活体检测的…
综合项目智能门禁系统
26
综合项目
工业质检——缺陷检测模型在NXP上的…
综合项目NXP
27
综合项目
智能交通——车辆检测与计数系统部署
综合项目智能交通
28
性能优化进阶
使用NPU（如Ethos-U）加速模…
性能优化进阶NPU
29
与云服务集成
将NXP边缘推理结果上传云端 · 实现端云协同
云服务集成NXP
30
课程总结与拓展
学习资源 · 社区支持 · 未来发展趋势
课程总结拓展