【Maker 玩 AI】 HuskyLens – 容易上手的 AI 視覺感測器
與市場上其他 K210 為核心的開發板有所不同，HuskyLens 在模組上帶有 2.0 吋 320×240 像素的 TFT 螢幕與三向搖桿，可以直接選擇已經放在 K210 上的數種預訓練模型。
【CAVEDU講堂】如何計算道路及十字路口的車流
傳統車流計算以人工計數器搭配測速槍以計算行車速率，然需耗費龐大資源而且難以頻繁及大規模地執行，後來改採用的車輛偵測器則購置成本高昂。本文將嘗試利用影像方式來，計算道路上的車流量，並且分類出車子的類型，以及不同方向的車流數目。
【CAVEDU講堂】影像辨識技術結合Q1ARM機器手臂進行物品分類
想實作出專屬於自己的「人工智慧機器手臂」？本文將針對如何透過Microsoft LOBE.ai的影像分類神經網路訓練平台進行影像分類模型的訓練，並且將匯出的影像分類神經網路模型以Tensorflow-Lite格式進行後續延伸的機器手臂影像分類辨識操作進行教學。
Python玩AI，你也可以 – 從CVZone入門吧！
架構在OpenCV和MediaPipe函式庫上層的「CVZone」的Python開源套件，把原本入門門檻高的AI技術簡化，即使是學生也能輕鬆上手。本文將深入介紹如何使用此工具，並應用在生活科技教育中。
當OpenCV遇上OpenVINO：如何使用IR model進行推論？
本文將探討是否可以直接用OpenCV進行影像處理、辨識，並在瀏覽器上應用Intel的OpenVINO的Inference Engine套件，並以IR model檔案去進行AI推論。
DeepStream 5.0 功能解析與效能實測
NVIDIA的DeepStream技術能夠簡化影像辨識程式越來越複雜的架構，進而為開發者省下大量時間，本文將全面解析DeepStream 5.0的功能並實測其效能。