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【有奖试用】免费申请KV260视觉入门套件

作为AMD Kria K26 SOM 面向视觉应用的开发平台,KV260 专为各种视觉的智能处理应用而构建,无需开发者具备复杂的硬件设计知识。Kria KV260 Vision AI 入门套 ...了解更多>>

价值:¥1720元提供:15 已申请:187
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作为AMD Kria K26 SOM 面向视觉应用的开发平台,KV260 专为各种视觉的智能处理应用而构建,无需开发者具备复杂的硬件设计知识。

Kria KV260 Vision AI 入门套件旨在为客户提供一个硬件和软件开发平台,以便客户可以快速评估智能城市、机器视觉、安全摄像头、零售分析以及其他各种与视觉应用相关的方案。

您无需FPGA 开发经验或安装工具,就可快速启动智能相机以及其他经过硬件加速的应用程序。请访问KV260入门套件的官方页面了解更多详细信息,就可在不到1小时内运行各种应用。


一、活动时间:

申请报名:2023年5月22日 - 2023年6月22日

公布名单:2023年6月30日

发货日期:2023年6月30日

试用期限:2023年6月30日 - 2023年9月30日


二、活动流程:

1. 产品申请:点击免费申请按钮即可报名。请认真填写申请理由,提交有创意的试用计划,大致的实现过程和应用场景,展示丰富的过往项目经验和网络影响力。

2. 名单筛选:安富利官方会根据申请者填写的试用计划和论坛活跃度两个维度进行筛选。

3. 名单公布:试用名单将会在2023年6月30日在活动页进行公布。

4. 试用通知:名单公布后工作人员将以短信 / 电话/ 添加微信等方式通知申请成功者。

5. 产品寄送:电子发烧友工作人员将会联系到试用者,双方确认规则后,将产品快递给试用者,具体到货时间以实际物流为准。

6. 试用报告:收到开发板后,需按要求定期上传评测报告(图文 / 视频)至电子发烧友社区 智能硬件论坛,试用报告要求100 % 原创,否则抄袭会被封杀哦。

7. 产品回收:请收到开发板的用户在规定时间内完成试用报告并上传至电子发烧友论坛,如发现未完成试用报告上传发布,将会要求您将开发板全套退回。

8. 优质试用帖评选:将从试用报告的可读性、专业度、逻辑性、阅读量等方向综合评选。


三、试用报告:

1. 试用者收到开发套件后,进行学习评估,并在发烧友社区发帖/硬声APP发视频记录开发板的试用过程,分享试用心得。经过试用评测学习后,试用者使用开发套件并在论坛发帖纪录项目过程、心得。试用报告要求如下:

试用报告可分为:项目概述、软件调试、硬件接入、视频演示。试用者完成4篇及以上评测报告方有资格参与奖项评选每篇500字+3图以上,开箱报告也算做为一篇内容报告,但要求内容和步骤详尽),完成4篇及以上高质量试用报告方有入选“优质评测试用者”的资格。

1)文字:描述字数500字以上,且需确保行文逻辑的严谨、准确和流畅,重点评测环节要有必要的文字说明进行阐述,以确保读者可以了解评测过程;

2)图片:评测报告的配图需确保清晰,避免出现影响观感的“反光”、“曝光过度”和“暗部细节不清晰”等情况的发生;

3)视频:除了图文,还可以制作评测视频增加评测呈现形式的丰富性,视频演示可分为:开箱产品测评分享、应用演示视频、调试演示视频,且视频时长不低于10分钟,画质不低于720P 30帧,画面稳定流畅。

2. 报告形式:标题格式【评测活动标题+自拟标题】,示例:【KV260视觉入门套件试用体验】+自拟标题

3. 试用周期内如无特殊原因,要求两周上传一篇试用报告至电子发烧友社区智能硬件论坛

4. 如未按要求上传相应内容,开发板套件将被收回,并取消活动参与资格。

往期优秀试用评测文章参考:https://bbs.elecfans.com/jishu_2283616_1_1.html


四、活动说明:

1. 本次试用的KV260视觉入门开发套件仅作为活动试用使用,而非直接赠送,试用者需按要求保质保量完成试用,如未按要求上传相应内容,开发套件将被收回,并取消后续活动参与资格。

2. 试用周期内如无特殊原因,要求两周上传一篇试用报告至电子发烧友社区智能硬件论坛

试用活动结束前,申请者若有视频产出,则应将完整的应用方案DEMO(含视频)上传至硬声APP,每位开发者需共上传至少4篇开发试用报告

3. 技术支持:收到开发板后,请第一时间联系平台客服进入技术交流群,技术问题将由技术工程师专门解答。

4. 如遇放假、快递停发等特殊情况,工作人员将会另行安排寄送时间,并通知相应开发周期。

5. 若因突发状况或其他情况,无法继续完成试用,以及收到KV260视觉入门开发套件的15天内,若没有更新内容,请主动与企业或者平台客服协商退还,方便其他网友继续试用。

6. 活动过程中,KV260视觉入门开发套件所有权归活动发起者,试用者只拥有KV260视觉入门开发套件使用权;若在使用过程中出现恶意损坏开发套件的行为,请原价(1720元)赔偿。

7. 试用获奖者的优质评测报告,安富利有权转载至官方媒体平台(会标注原作者)。

8. 电子发烧友对本次活动拥有最终解释权。


五、活动福利:

1. 所有参与报名的工程师朋友将有机会参与抽奖活动,添加elecfans小助手(VX:elecfans008)获取报名惊喜福利,信息填写正确,申请理由和项目信息共计不少于100字,说明申请具体情况需求的工程师朋友将有更大的机会获得开发板试用。

2. 所有参与测评并顺利完成试用报告的工程师朋友将获得本次试用的KV260视觉入门开发套件

3. 参与测评将有机会获得以下奖励:

优质评测奖3名【京东E卡200元】:在原创基础上要求完成四篇及以上报告文章,题材特别新颖,提供的报告质量好,而且报告细节完整,输出有理,按时交付经过厂家讨论和评定,可作为“优质评测奖”获得200元京东卡。

完成评测奖12名【京东E卡 50元】:按照报告要求顺利完成四篇及以上报告文章即有机会获得。

企业介绍

安富利是全球领先的技术分销商和解决方案提供商,在过去一个世纪里一直秉持初心,满足客户不断变化的需求。从构思到设计,再从原型创建到生产,安富利可在产品生命周期的每个阶段为客户提供支持。安富利在整个技术价值链中处于中心位置。这种独特的地位让安富利能够在产品开发过程中加快设计和供应速度,从而帮助客户尽快实现营收。数十年如一日,安富利一直致力于帮助全球客户和供应商实现技术的变革。了解有关安富利的更多信息,请访问www.avnet.com/apac。

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infineon

00:0006-23
本人之前使用过Zynq-7010,通过DAC模块设计一个简易的DDS信号发生器,并驱动OV2640显示到LCD屏幕上,PS通过VDMA驱动LCD显示,基于BRAM的PS和PL核数据交互。本次KV260套件由k26核心板+底板构成,k26核心采用Zynq™ UltraScale+™ MPSoC,是Zynq-7010的升级款,本次希望可以体验一下kv260套件进行AI摄像头应用的开发。 项目计划: 1.烧录官方系统镜像,体验官方系统上的AI应用demo 2.体验板上以太网接口的跑流功能 3.在板上部署yolov4模型,进行训练、量化、编译、部署,构建一个属于自己的AI摄像头应用
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ACE_D

23:5606-22
本人有五年嵌入式方面的开发经验,三年AI领域开发经验。对于linux命令行开发以及人工智能算法部署较为熟悉,且参与过全国大学生智能汽车竞赛,对于车道线识别算法较为熟悉。本次参与KV260视觉入门套件的评测首先希望完成和ADAS相关的目标检测与车道线识别相关的项目。目前主流的车道线识别方式是1. 相机图像校准算法。主要用于纠正经过相机镜头成像后图片四边的变形或者拍摄物体与相机角度不平行、不正对;2. 车道线透视图角度的拉平,转换成鸟瞰图下的平行线;3. 用多种Sobel梯度过滤算法,如x轴方向、正切方向、向量值大小来滤除噪声;4. 直方图峰值法寻找窄窗内的白线5. 二阶曲线拟合确定相关系数,计算曲率和弯道半径。具体识别车道线时候的整体思路主要是从读取视频-灰度变换-高斯滤波-边缘检测-感兴趣区域检测-霍夫变换-车道线拟合-图片混合,进而实现车道线检测。当然如果评测时间足够,我也会尝试KV260视觉入门套件的人脸检测项目,具体希望运用自行训练的AI算法,随后量化剪枝,部署到板卡上后,判断是否为对应人员,并将结果实时统计,形成对人员信息的自动收集。我个人也是一个乐于分享经验的人,对于在KV260视觉入门套件上进行车道线识别的学习研究过程,也将进行文章以及视频方面的记录上传至发烧友网站以及bilibili,以供大家一起学习~~~
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jf_80412098

23:4606-22
目前果农在水蜜桃成熟的时候,需要对水果分类,分拣出不同等级,传统的方法是再水果成熟的时候,雇佣工人来分类,但随着农村年轻人员都外出打工,同时,分拣水蜜桃,也是一个需要经验的工作,所以计划基于KV260视觉入门套件设计一套水蜜桃分拣系统。 基于KV260视觉入门套件的水蜜桃分拣系统,基于coco数据集,将原始图像转换成灰度通道文件,生成缺陷水蜜桃检测模型;同时在KV260视觉入门套件上连接USB摄像头,对目标水蜜桃进行拍照,经处理后确定该水蜜桃是否为缺陷水果。 成果:基于KV260视觉入门套件的水蜜桃分拣系统能够高效(准确率、执行时间)区分缺陷水果,并发出进一步处理的信号。
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jf_95492366

23:4506-22
申请理由: 您好,我是一名研一学生,有两年多的FPGA学习开发经验,熟悉AMD Xilinx的Artix-7系列和Zynq-7000系列器件,也熟悉Vivado和Vitis软件。虽然不是很熟悉Vitis AI,但对深度学习模型的硬件加速很感兴趣。我曾设计过雷达的主控系统和数据采集传输系统,目前正在学习目标检测算法。希望可以借助本次试用进一步学习深度学习目标检测模型的硬件部署和推理加速。本次试用时间正值暑假,我也有较为充裕的时间来学习和开发AMD KV260。 项目背景: 在我国多数城市,电动车/摩托车是应用广泛的交通工具,骑电动车/摩托车的一个重要保护措施是戴头盔。头盔在很大的程度上可以对骑手的头部起到缓冲和保护作用,降低交通事故的伤亡率。由于交警的数量有限,不能时刻监督处理骑手不戴头盔的行为。因此,我们希望设计并实现一个电动车/摩托车骑手头盔检测硬件加速系统。在通过摄像头画面实时检测到骑手不戴头盔的行为后,配合其他外设,可以通过语音进行提醒,从而在一定程度上对骑手的行车安全起到监督作用。 项目计划: 1. 根据AMD Xilinx的文档,初步了解KV260。 2. 通过官方的Getting Started熟悉KV260的开发流程,跑一下Getting Started中的Smart Camera应用。 3. 训练一个基于Yolo v3(也可能会改为其他算法)的电动车/摩托车骑手头盔检测模型。 4. 对模型进行剪枝和量化,最终部署到KV260上。 5. 按时撰写评测报告,并对结果进行视频演示。 预期成果: 以评测报告和视频演示的形式记录项目开展和实施过程,展示项目结果。项目完成后,在Github开源。
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18:1006-22
申请理由: 工厂生产大量零件需要对其成品外观进行检测... 项目计划: 根据文档,快速入门 学习其软件和系统,了解实际应用案例,熟悉开发过程 分析软硬件需求,筹备项目 项目开展,按时间计划实施 项目调试、优化、开源社区分享
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磐金洞

12:5306-22
性能体验和评测
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战风311

12:2906-22
申请理由 本人对女性根据身材进行服装穿搭建议有广泛兴趣,并运用openCV等图形算法进行分析,完成基于FPGA上tensorflow的固件部署,进行目标对象分类分析,给出身材与服装的匹配度,以及一些衣服,裤子与鞋穿搭建议 项目计划 1.根据目标,进行opencv目标深度检测 2.根据检测结果,在ROS环境下,加载相关视觉算法,下载服装样本,进行服装穿着比对,进行算法训练,给出比对分析 3.对算法训练的模块,在FPGA板上对应固件进行算法模块部署,进行样例迭代分析 4.项目开展,按时间计划实施 5.项目调试,优化,分享 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果
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jwdxu2009

11:4606-22
1.运用智能家居产品,智能健康产品,智能家家电产品控制。 2.家电控制,健康产品控制。
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10:4606-22
可以图传,以及用手机操控
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10:2406-22
申请理由 本人在AR领域有两年半的学习和开发经验,曾参与国内开源智能眼镜的开发,对计算机图像标定技术,图像识别,基于标识的跟踪注册技术有过深入的学习和探索。想借助发烧友论坛和LattePanda平台完善该项目的开源设计。 项目计划 ①根据文档,对LattePanda快速入门 ②通过学习LattePanda的软件和系统,了解实际应用案例熟悉开发过程 ③基于LattePanda的MR混合现实眼镜的项目筹备(分析软硬件需求) ④项目开展,按时间计划实施⑤项目调试,优化,分享。 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果
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10:0406-22
本人在AR领域已有五年多学习与开发的经验,曾经参与过国内开源智能眼镜的开发,对于计算机图像标定技术想要深入的学习和探索,想借助发烧友论坛完善该项目的开源设计。 项目计划 通过LattePanda学习软件了解应用案例熟悉开发过程,对项目进行开展调试优化完善,最后再进行分享。
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本人在AR领域有三年多的学习和开发经验,普设计过类似谷 歌眼镜版的开源AR眼镜,参与国内开源智能眼镜的开发,对 计算机图像标定技术,图像识别,基于标识的跟踪注册技术 有过深入的学习和探素。想借助发烧友论坛和LattePanda平 台完善该项目的开源设计
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还在谈
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试用计划
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16:5106-21
本人在AR领域有六年多的学习和开发经验,曾参与国内开源智能眼镜的开发,想借助发烧友论坛和LattePanda平台完善该项目的开源设计。
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16:3606-21
通过机器视觉,智能判断场景,并结合物联网技术,实现场景的智能识别和操控,解放用户的双手和嘴。
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16:3406-21
本人在AR领域已有2年半的学习和研究曾经设计过类似的AR眼镜也有类似的经历,对于计算机图像标定技术和图像识别想要进行更加深入的学习和了解。
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1,项目培养一部分工程技术人员; 2,获得对机器视觉应用的经验; 3,成功上线项目,获得客户认可;
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jf_25516063

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