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示例应用

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这些目录中包含一些示例应用,能够满足特定市场需求,以及示例如何优化、调试和加速应用,使其能够在英特尔架构上高效运行。

加速对象检测 sample icon

加速对象检测

基础

了解如何通过异步推理和负载均衡分流到多种类型的处理单元来加速对象检测应用。

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商店过道监控 sample icon

商店过道监控

新零售

捕捉视频、生成热力图、记录现场人数,然后集成结果。该程序还可创建输出视频和保存快照。

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商店流量监控器 sample icon

商店流量监控器

新零售

商店流量监控器基于前两个高级用例构建。此参考示例展示了用户如何同时对多个视频执行对象检测和推理。在该用例中,应用监控虚构店面内外的人员活动,并使用面向检测的预训练神经网络跟踪产品库存。

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购物者视线监控器 sample icon

购物者视线监控器

新零售

构建一款解决方案,用于分析客户看到零售货架上产品宣传内容时的表情和反应。

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人数统计系统 sample icon

人数统计系统

交通 | 安防

使用Intel® OpenVINO™ 工具套件创建智能视频应用。该工具套件使用模型和推理运行单类对象检测。

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肺炎检测 sample icon

肺炎检测

医疗

医疗保健应用程序通过对X射线图像中肺炎的可能性进行分类。该应用程序使用Intel® OpenVINO™ 工具套件发行版中的推理引擎,并使用开源数据集应用预训练的神经网络。 然后将推理结果存储在输出文件中。

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脑部肿瘤分割 sample icon

脑部肿瘤分割

医疗

该示例演示了基于 U-Net 架构的推理引擎在磁共振成像扫描中实现脑部肿瘤分割。该代码演示了几种方法。首先演示了基于已发布版 TensorFlow 的示例。接下来,使用由 MKL-DNN 支持的英特尔优化的 TensorFlow* 执行相同的分割命令。最后,我们还可以使用Intel® OpenVINO™ 工具套件完成肿瘤分割。采用最后这种方法,您不仅可以在英特尔 CPU 上执行推理,还可以在英特尔核芯显卡、英特尔神经计算棒 2 以及 HDDL-R 和英特尔 FPGA (HDDL-F) 上执行推理。

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安全装备检测 sample icon

安全装备检测

工业 | 安防

安全装备检测示例通过另一种实施方法展示了工业/安全用例领域如何执行对象检测。该示例向推理引擎 (IE) 逐帧显示视频,IE 随后使用优化的经过训练的神经网络 mobilenet-ssd 检测人员及其安全装备。

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光学字符识别 sample icon

光学字符识别

基础

OCR 示例演示了Intel® OpenVINO™ 工具套件如何使用长短期记忆网络(LSTM) 执行光学字符识别 (OCR),LSTM 是一种面向深度学习的卷积递归神经网络架构。该示例可识别示例 JPEG 文件中的词语。

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入侵者检测 sample icon

入侵者检测

安防

构建一款有人进入禁区时发出警报的应用。了解如何使用模型进行多类对象检测。

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加速对象检测 (C++) sample icon

加速对象检测 (C++)

基础 | 通用

了解如何通过异步推理并卸载至多种类型的处理单元,加速项目的应用检测。

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新语音识别 C ++ 示例 sample icon

新语音识别 C ++ 示例

通用

此示例演示了如何构建语音识别应用,使用 Kaldi 声学和语言模型转录音频文件,使用Intel® OpenVINO™ 工具套件中的推理引擎(IE)、英特尔® 语音解码器和英特尔®语音提取库来创建一个简单的语音库 API。

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美国手语 (ASL) 手势识别 sample icon

美国手语 (ASL) 手势识别

通用

此示例使用预训练的人物检测模型和预训练的ASL识别模型,并利用Intel® Distribution of OpenVINO(tm) 工具套件进行加速推理。 此示例检测帧中的人并识别该人的 ASL 手势。

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洁净室工作人员安全 - ONNX对象检测示例 sample icon

洁净室工作人员安全 - ONNX对象检测示例

工业 | 安防

洁净室工作人员安全示例演示了在工业/洁净室中的对象检测,示例包括向 ONNX Runtime (RT) 呈现视频的每一帧,使用 OpenVINO 工具包中的 ONNX RT Execution Provider 工具在英特尔不同的硬件(如CPU、iGPU、NCS2加速卡、FPGA和VAD-M)上运行推理。此示例使用预训练的Tiny Yolo V2 Deep Learning ONNX模型检测安全装备(例如兔子服、安全眼镜)、机器人和头部,并可用于危险检测。

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雷达图像分类 sample icon

雷达图像分类

公共部门/政府

此示例演示了如何使用Intel® OpenVINO™ 工具套件优化和部署预培训过的 ResNet18 模型,该模型可以将合成孔径雷达(SAR)图像和10种军用车辆(如坦克和装甲车)关联起来。

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Tiny Yolo V3 对象检测 sample icon

Tiny Yolo V3 对象检测

通用

此示例演示了如何将一个预训练过的 DarkNet Tiny YOLO V3 模型转换成 TensorFlow 格式,使用 OpenVINO 的推理引擎运行 Tiny YOLO V3 的加速推理,微调同时处理的推理请求数和流数,以实现最佳性能。

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机器人手术分割 sample icon

机器人手术分割

医疗

此示例演示了基于 TeranusNet 的 Pythorch 模型转换为 ONNX 格式后,使用Intel® OpenVINO™ 工具套件加速推理,通过内窥镜手术视频来完成机器人工具分割。

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生物医学文本挖掘 sample icon

生物医学文本挖掘

医疗

此示例展示了如何将为生物医学文本挖掘任务而设计的基于 BioBERT 变压器的模型转换成Intel® OpenVINO™ 工具套件可编辑模式,并带您了解准备和运行 BERT 模型输入的过程,包含令牌化,准备输入掩码, 和细分ID。

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心电图 sample icon

心电图

医疗

此示例展示了如何将Stanford ML group 开发的 Keras 模型转换成Intel® OpenVINO™ 工具套件可编辑模式,以加快从放置在皮肤上电极收集的心脏流式电活动的推理时间。 该模型曾用于检测心律失常,在 PhysioNet 2017 上挑战心电图时间序列数据。

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限制区通知程序 sample icon

限制区通知程序

安防 | 新零售

此示例应用演示了如何使用Intel® 硬件和软件工具创建智能视频Iot解决方案,以执行受限区域通知。该方案可以检测每个视频帧中出现的人数,并鉴别每个人是否进入了限制区域。

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基准示例 sample icon

基准示例

基础 | 通用

此基准示例展示了如何使用AWS S3存储桶上传深度学习模型和下载模型到本地devcloud实例,用来在OpenVINO™支持的硬件上进行基准测试。

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地震解释 sample icon

地震解释

工业

此示例应用程序基于自动地震解释的卷积神经网络,使用Intel® OpenVINO™工具套件在盐模型上进行推理。该模型对地震振幅数据进行分析,以识别地壳中的盐体。

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焊接孔隙率 sample icon

焊接孔隙率

工业

通过端到端集成的软件和硬件解决方案, 实时检测气孔缺陷,以进行电弧焊。预先训练的OpenVINO™动作识别 AI 模型可以在Intel® Core™、 Intel® Movidius™ VPUs 和 Intel集成GPU上运行,以从计算密集型机器视觉输入生成insights,对视觉数据进行推理,检测孔隙率并实时停止焊接。此示例基于一个 真实的解决方案。

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机器翻译 sample icon

机器翻译

基础 | 通用

本教程旨在将文本从一种语言翻译成另一种语言。 本教程涵盖了从英语翻译成德语和俄语的两种模型。 这些模型基于非自回归变换拓扑。

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性能比较 sample icon

性能比较

基础 | 通用

性能比较示例展示了如何使用 Intel® 硬件和软件工具创建智能视频物联网解决方案以执行对象检测。 同时还展示了数据类型对模型性能的影响。

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公式识别

基础 | 通用

公式识别示例旨在将渲染或拍摄的排版系统公式转换回原来的排版系统公式。

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内窥镜息肉分割示例 sample icon

内窥镜息肉分割示例

通用 | 医疗

此示例演示了基于 U-NET 拓扑的 PyTorch 息肉分割模型转换为 ONNX,以利用Intel® Distribution of OpenVINO 工具套件加速推理。 该解决方案使用预先训练的模型进行二值分割,以识别内窥镜图像上的息肉组织。 结果具有 2 类的分割:息肉和背景。

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