diff --git a/docs/doc/framework/imagesrc/framework-ai-arch.png b/docs/doc/framework/imagesrc/framework-ai-arch.png index a23df14..68b1a16 100644 Binary files a/docs/doc/framework/imagesrc/framework-ai-arch.png and b/docs/doc/framework/imagesrc/framework-ai-arch.png differ diff --git a/docs/doc/framework/zhi.md b/docs/doc/framework/zhi.md index 5b0cd5b..61d96f3 100644 --- a/docs/doc/framework/zhi.md +++ b/docs/doc/framework/zhi.md @@ -10,9 +10,9 @@ ![智能框架架构](./imagesrc/framework-ai-arch.png) -图中 **端侧智能框架** 是我们提供的在节点端进行智能计算的框架，而 边缘/云端智能框架 是进行进一步复杂智能计算的框架。其中，模型库是我们提供的一些训练好的AI模型，比如仪表读数识别模型、人物检测模型等。 +图中 **端侧智能框架** 是我们提供的在节点端进行智能计算的框架，能够提供在端侧进行初步的智能运算。 -端侧智能框架 目前在 STM32 平台上支持 TensorFlow Lite for Microcontroller，在勘智K210 上支持 KPU Model，CV算子目前暂不支持。后续工作中，我们会将 TF Lite for MCU 和 KPU Model 融合以及提供一些通用的 CV 算子。 +端侧智能框架 目前在 STM32 平台上支持 TensorFlow Lite for Microcontroller，在勘智K210 上支持 KPU Model，CV算子目前暂不支持。后续工作中，我们尝试将智能框架进行融合并提供部分 CV 支持。 ## 端侧 Framework 的使用说明 @@ -21,3 +21,5 @@ 在 STM32 平台，本系统提供 TensorFlow Lite for Microcontroller 框架，关于 TF Lite for MCU 的使用，可以参照 [TF Lite for MCU 官方教程](https://tensorflow.google.cn/lite/microcontrollers) ，详细说明后续补充。 在 勘智 K210 平台，本系统提供 KPU Model 的框架，详细使用可以参考 [勘智官方说明](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/dl.kendryte.com/documents/kendryte_standalone_programming_guide_v0.3.0.pdf) 的 “神经网络处理器（KPU）”章节，详细说明后续补充。 + +针对 TF Lite for MCU 的使用，可以参考 XiUOS 代码中的 applications 下面的 tflite_mnist、tflite_sin 应用。 diff --git a/docs/doc/hardware/sensor/README.md b/docs/doc/hardware/sensor/README.md index b7aa8bb..836cd39 100644 --- a/docs/doc/hardware/sensor/README.md +++ b/docs/doc/hardware/sensor/README.md @@ -17,6 +17,3 @@ - [压强传感器](./pressure_sensor.md) - [声音传感器](./voice_sensor.md) - -- [图像传感器](./image_sensor.md) - diff --git a/docs/doc/hardware/sensor/image_sensor.md b/docs/doc/hardware/sensor/image_sensor.md deleted file mode 100644 index c7b7a05..0000000 --- a/docs/doc/hardware/sensor/image_sensor.md +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ -# 图像传感器 - -## 传感器介绍 - -| 传感器信号 | 传感器说明 | 驱动支持 | 传感器外形 | -| --- | --- | --- | --- | -| OV7670 | 最大支持 40x480，30万像素，不支持 JPEG 输出，不支持自动对焦 | 已支持 | ![ov7670](./imagesrc/sensor-ov7670.png) | -| OV2640 | 最大支持 1600x1200，200万像素，支持 JPEG 输出，不支持自动对焦 | 待支持 | ![ov7670](./imagesrc/sensor-ov2640.png) | - -## 使用说明 - -本系统支持 dev fs，camera 设备会在 /dev 下面注册。 - -相关数据结构： - -```c -enum CameraOutputFormat { - RGB565, - JPEG, -}; -struct CameraInfo { - int width; - int height; - CameraOutputFormat format; -}; -``` - -基本使用说明： - -```c -// open camera device -int fd = open(“/dev/cam1”); - -// get camera info -struct CameraInfo cam_info; -int ret = ioctl(fd, GET_INFO, &cam_info); - -// read camera data to buf -void *buf = malloc(cam_info.width * cam_info.height * 2); // assume the format is RGB565 -int ret = read(fd, buf, size); -``` diff --git a/docs/doc/hardware/sensor/imagesrc/sensor-ov2640.png b/docs/doc/hardware/sensor/imagesrc/sensor-ov2640.png deleted file mode 100644 index 6509537..0000000 Binary files a/docs/doc/hardware/sensor/imagesrc/sensor-ov2640.png and /dev/null differ diff --git a/docs/doc/hardware/sensor/imagesrc/sensor-ov7670.png b/docs/doc/hardware/sensor/imagesrc/sensor-ov7670.png deleted file mode 100644 index 1a58532..0000000 Binary files a/docs/doc/hardware/sensor/imagesrc/sensor-ov7670.png and /dev/null differ