mura/demura智能相机的开发
案例介绍
(1)移植AOI坏点检测流程至nvidia jetson平台
(2)负责设计和编写三方编译脚本，基于该编译脚本的代码可以在Windows平台Linux平台无缝切换，方便移植。
(3)移植优化(TRT,CUDA) AOI流程的深度学习（分类和检测）和预处理算法。
(4)移植相关算法至Linux平台(Window matlab 至 C++)。
(5)并使用NVIDIA GPU (RTX2070) 优化相关算法，满足6路120M相机同时工作
主要业绩：20M智能相机完成整个算法的移植和优化，达到指标要求。该相机参与英伟达GTC会议，并取得良好评价。，120M和150M智能相机完成所有要求移植的算法，使用fp16精度完成相机亮度矫正功能,几乎无精度损失，算法可同时运行在GPU和CPU中，GPU中最多可同时运行8路。海思Ascend平台和Xilinx ZYNQ相关的预研项目中，完成了公司算法的测试和性能评估。
mura/demura智能相机的开发
案例介绍
主要职责：
(1)移植AOI坏点检测流程至nvidia jetson平台
(2)负责设计和编写三方编译脚本，基于该编译脚本的代码可以在Windows平台Linux平台无缝切换，方便移植。
(3)移植优化(TRT,CUDA) AOI流程的深度学习（分类和检测）和预处理算法。
(4)移植相关算法至Linux平台(Window matlab 至 C++)。
(5)并使用NVIDIA GPU (RTX2070) 优化相关算法，满足6路120M相机同时工作
主要业绩：20M智能相机完成整个算法的移植和优化，达到指标要求。该相机参与英伟达GTC会议，并取得良好评价。，120M和150M智能相机完成所有要求移植的算法，使用fp16精度完成相机亮度矫正功能,几乎无精度损失，算法可同时运行在GPU和CPU中，GPU中最多可同时运行8路。海思Ascend平台和Xilinx ZYNQ相关的预研项目中，完成了公司算法的测试和性能评估。
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