Карлсон, который живет до Сrash'a | IoT, АСУТП, Linux, AI

☑️ Публикуем презентацию с прошедшего вебинара по машинному зрению!

Непосредственно записью вебинара поделимся немного позднее.

⚡️Напоминаем, что уже завтра, 27 февраля в 19.00, состоится наш новый вебинар “Машинное зрение в промышленных системах”

Успейте зарегистрироваться: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3235162/

Распознавание кодов DataMatrix

Ввиду внедрения обязательной маркировки продукции, все большее и большее распространение получают коды DataMatrix. Подробнее о построении системы для распознавания таких кодов мы расскажем на нашем вебинаре, а сегодня поделимся основными фактами:

📎 Размер кода Data Matrix - от 10x10 до 144x144 с максимальной емкостью данных 3116 чисел или 1556 байт.
📎 Коды Data Matrix могут выдерживать до 25% повреждений, оставаясь читаемыми.
📎 Коды Data Matrix можно комбинировать с RFID для получения дополнительных преимуществ автоматизации, таких как считывание вне прямой видимости и одновременное считывание меток.

Напоминаем о новом вебинаре от ЦПР РТСофт “Машинное зрение в промышленных системах”

📅 27 февраля в 19.00

👇Программа вебинара:
1. Задачи компьютерного зрения
2. Фреймворки
- Разработка моделей
- Исполнение
3. Аппаратные платформы (CPU/GPU/NPU)
4. Разбор системы RITMS OMEGA
- поддерживаемы аппаратные платформы
- построение системы
- масштабируемость
5. Кейс "Распознавание маркировки Честный Знак"

Ссылка для регистрации: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3235162/

📌 Use case’ы применения ИИ и компьютерного зрения в промышленности

‼️ Хорошие новости: 27 февраля в 19.00 состоится новый вебинар от ЦПР РТСофт “Машинное зрение в промышленных системах”

Ссылка для регистрации: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3235162/

Напоминаем, что актуальные даты тренингов можно найти на нашем официальном сайте - они регулярно обновляются.

А обо всех грядущих изменениях, если они происходят, мы сообщаем здесь 🙂

Актуальные тренды в Embedded Machine Learning: что изучать разработчикам в 2024

📎 TinyML. TinyML — это направление, ориентированное на запуск моделей на микроконтроллерах (например, Arduino, ESP32) с минимальным энергопотреблением. Акцент делается на оптимизацию алгоритмов под устройства с памятью в десятки килобайт.

Что изучать: Фреймворки TensorFlow Lite Micro и Edge Impulse, которые упрощают развертывание моделей на MCU.

📎Квантование и сжатие моделей. Сокращение размера нейросетей без потери точности — ключевая задача. Техники посттренировочного квантования (8-битная) и дистилляция моделей становятся стандартом.

📎Аппаратные ускорители. Специализированные чипы (NPU, GPU) для ML-вычислений на краю сети (Edge AI) ускоряют инференс.

📎 Edge AI и локальная обработка данных. Отказ от облачных вычислений в пользу локальных решений снижает задержки и повышает безопасность. Например, камеры с распознаванием лиц напрямую на устройстве.

📎AutoML для Embedded. Автоматизация выбора архитектур моделей под конкретные устройства. Платформы вроде Qeexo AutoML генерируют код для микроконтроллеров.

Выбираем оборудование и фреймворки для EML (Embedded Machine Learning)

Основная задача EML — адаптировать мощные алгоритмы машинного обучения к работе на ресурсозависимых платформах.

Самые популярные устройства:

➡️Raspberry Pi (для начальных экспериментов и лёгких приложений)
➡️NVIDIA Jetson Nano/AGX Xavier (для задач с интенсивными вычислениями, например, компьютерного зрения)
➡️Google Coral Dev Board (для инференса моделей TensorFlow Lite с поддержкой Edge TPU)
➡️ASUS Tinker Board, Banana Pi (альтернативы для недорогих приложений IoT)

Фреймворки:
TensorFlow Lite позволяет уменьшать модели через квантизацию, что помогает сделать их более компактными и эффективными для мобильных устройств.

MicroTVM интегрируется с популярными библиотеками глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch) и оптимизирует их для микроконтроллеров.

Для ARM-процессоров идеально подходит CMSIS-NN.

Если используется Google Coral, то можно использовать Edge TPU Compiler для ускорения инференса и оптимизации моделей для работы с Edge TPU.

❗️ Коллеги, важная информация!

Тренинг “Разработка драйверов Linux” переносится на 24-28 февраля.

Успейте подать заявку на обучение по ссылке: https://linuxcourses.rtsoft.ru/

🔥Планируем вебинар по компьютерному зрению!

Поделитесь в комментариях, какие темы бы было интересно разобрать?

Подборка кейсов по ML и Computer Vision

Мы регулярно занимаемся выполнением заказов, связанных с разработкой систем на основе машинного обучения и компьютерного зрения, поэтому сегодня решили поделиться наиболее интересными кейсами из практики:

📌Компьютерное зрение на производстве: система контроля качества продукции предприятия - https://outsource.rtsoft.ru/blog/computer-vision-in-manufacturing

📌 Наш опыт интеграции мультимедийной приставки на базе RK3588 и AR/VR-очками - https://outsource.rtsoft.ru/blog/rk3588-virtual-reality

📌 Оптическое распознавание символов и автоматизация бизнеса- https://outsource.rtsoft.ru/blog/ocr

📌 Система компьютерного зрения для распознавания пассажиропотока в транспорте - https://outsource.rtsoft.ru/blog/underground-passengers-monitoring

📌 AI тренировки на смартфоне - https://outsource.rtsoft.ru/blog/ai-movement-recognition

Коллеги, делимся новыми датами тренингов на январь и февраль 2025:

➡️Разработка драйверов Linux - 3-7 февраля 2025

➡️ Углубленный тренинг по загрузчику - 21-22 января 2025 (успейте подать заявку!)

‼️Новые даты тренинга “Основы разработки встраиваемых систем на базе Embedded Linux” будут объявлены позднее!

Для регистрации необходимо заполнить и отправить форму на сайте: https://linuxcourses.rtsoft.ru/

Дорогие коллеги!

ЦПР РТСофт поздравляет вас с наступающим 2025 годом и желает вам профессиональных и творческих свершений, благополучия и счастья!

Пусть этот год принесет множество новых возможностей, ярких идей и успешных проектов, и станет годом исполнения ваших мечт, роста и процветания!

С праздником! С Новым годом! 🎄✨

19.12 в 11.00 состоялся вебинар на тему “Изюминки микропроцессорных архитектур. Часть 3”.

Если вы присутствовали на вебинаре, пожалуйста, заполните форму с обратной связью: https://forms.yandex.ru/u/6769101fe010db1ffb1505c2/. Заполнение займет не более 1 мин. Спасибо!

🔥 Мы начинаем наш вебинар уже через 1 час!

Регистрация доступна по ссылке: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3148858/

🔥Коллеги, напоминаем, что 19.12 в 11.00, состоится новый бесплатный вебинар на тему “Изюминки микропроцессорных архитектур. Часть 3”.

Темы, которые будут рассмотрены: организация обработки прерываний на различных архитектурах (m68k, x86, powerpc, arm и др.); некоторые особенности обработки в различных ОС; типичные проблемы.

Регистрация доступна по ссылке: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3148858/

Пока мы готовим новый вебинар, напишите в комментариях, какие темы были бы вам наиболее интересны? 👇

P.S. У нас много новых участников, оставляйте обратную связь :)

Вебинары от ЦПР РТСофт возвращаются!

Уже через неделю, 19.12 (четверг) в 11.00, состоится новый бесплатный вебинар на тему “Изюминки микропроцессорных архитектур. Часть 3”.

Зарегистрироваться можно по ссылке: https://rtsoft-swdc.timepad.ru/event/3148858/

Device Firmware Upgrade (DFU)

Device Firmware Upgrade (DFU) – это важный механизм, который позволяет загружать и выгружать прошивки в U-Boot через USB.

В U-Boot поддержка DFU осуществляется с помощью команды dfu, опцией CONFIG_DFU, а также с использованием стека DFU, который включает файлы common/dfu.c и common/spl/spl_dfu.c. При этом используется USB DFU, который реализован в файле drivers/usb/gadget/f_dfu.c.

Доступ к носителям осуществляется через бэкенды DFU, находящиеся в driver/dfu. В настоящее время поддерживаются:
• MMC (RAW, FAT, EXT2, EXT3, EXT4, SKIP, SCRIPT)
• SCSI (UFS, RAW разделы, FAT, EXT2, EXT3, EXT4, SKIP, SCRIPT)
• NAND
• RAM
• SF (серийная флеш-память)
• MTD (все устройства MTD: NAND, SPI-NOR, SPI-NAND)
• Виртуальный

Подробнее о Uboot можно узнать на наших тренингах: https://linuxcourses.rtsoft.ru