傳統(tǒng)云計算AI的14個老式互聯(lián)網協(xié)議(IP)攝像頭檢測運算12ms
發(fā)布時間:2021/10/2 11:45:01 訪問次數(shù):99
與Xailient的Detectum神經網絡技術相配合,MAX78000能夠進行分類和鎖定,除了觀察圖像或視頻中的人臉目標外,您還可以鎖定這些目標在圖像中的位置。
高級應用包括對人員、車輛和目標物的計數(shù)、偵測或障礙物檢測,以及路徑映射、客流量熱圖等。
人工智能可能成為第二大碳排放行業(yè),利用Maxim Integrated MAX78000和Xailient神經網絡技術組成的邊緣計算攝像頭替代基于傳統(tǒng)云計算AI的14個老式互聯(lián)網協(xié)議(IP)攝像頭,所減少的碳排放相當于行駛在道路上的一輛燃油動力汽車的碳排放。
產品種類: MOSFET
RoHS: 詳細信息
技術: Si
安裝風格: SMD/SMT
封裝 / 箱體: WISON-8
晶體管極性: N-Channel
通道數(shù)量: 2 Channel
Vds-漏源極擊穿電壓: 30 V
Id-連續(xù)漏極電流: 20 A
Rds On-漏源導通電阻: 20 mOhms
Vgs - 柵極-源極電壓: - 20 V, + 20 V
Vgs th-柵源極閾值電壓: 1.6 V
Qg-柵極電荷: 3.7 nC
最小工作溫度: - 55 C
最大工作溫度: + 150 C
Pd-功率耗散: 17 W
通道模式: Enhancement
商標名: OptiMOS
封裝: Cut Tape
封裝: Reel
配置: Dual
晶體管類型: 2 N-Channel
商標: Infineon Technologies
正向跨導 - 最小值: 22 S
下降時間: 2 ns
產品類型: MOSFET
上升時間: 2.5 ns
工廠包裝數(shù)量: 5000
子類別: MOSFETs
典型關閉延遲時間: 15 ns
典型接通延遲時間: 5 ns
零件號別名: BSZ0909ND SP001637282
單位重量: 23 mg
Maxim Integrated的MAX78000超低功耗神經網絡微控制器,檢測并鎖定視頻、圖像中的人臉。
與傳統(tǒng)嵌入式方案相比,Xailient的神經網絡技術方案將功耗降低250倍(僅為280微焦耳),每次檢測運算只需12 ms.
支持網絡的實時運行,速率高于當前市場上最高效的邊緣計算人臉檢測方案。
接口的A端口引腳有標準的推挽4mA輸出,B端口有源或沉電流高達14mA.所有的輸入提供無滯后現(xiàn)象,以改善噪音富余度.
(素材來源:eccn和ttic.如涉版權請聯(lián)系刪除。特別感謝)
與Xailient的Detectum神經網絡技術相配合,MAX78000能夠進行分類和鎖定,除了觀察圖像或視頻中的人臉目標外,您還可以鎖定這些目標在圖像中的位置。
高級應用包括對人員、車輛和目標物的計數(shù)、偵測或障礙物檢測,以及路徑映射、客流量熱圖等。
人工智能可能成為第二大碳排放行業(yè),利用Maxim Integrated MAX78000和Xailient神經網絡技術組成的邊緣計算攝像頭替代基于傳統(tǒng)云計算AI的14個老式互聯(lián)網協(xié)議(IP)攝像頭,所減少的碳排放相當于行駛在道路上的一輛燃油動力汽車的碳排放。
產品種類: MOSFET
RoHS: 詳細信息
技術: Si
安裝風格: SMD/SMT
封裝 / 箱體: WISON-8
晶體管極性: N-Channel
通道數(shù)量: 2 Channel
Vds-漏源極擊穿電壓: 30 V
Id-連續(xù)漏極電流: 20 A
Rds On-漏源導通電阻: 20 mOhms
Vgs - 柵極-源極電壓: - 20 V, + 20 V
Vgs th-柵源極閾值電壓: 1.6 V
Qg-柵極電荷: 3.7 nC
最小工作溫度: - 55 C
最大工作溫度: + 150 C
Pd-功率耗散: 17 W
通道模式: Enhancement
商標名: OptiMOS
封裝: Cut Tape
封裝: Reel
配置: Dual
晶體管類型: 2 N-Channel
商標: Infineon Technologies
正向跨導 - 最小值: 22 S
下降時間: 2 ns
產品類型: MOSFET
上升時間: 2.5 ns
工廠包裝數(shù)量: 5000
子類別: MOSFETs
典型關閉延遲時間: 15 ns
典型接通延遲時間: 5 ns
零件號別名: BSZ0909ND SP001637282
單位重量: 23 mg
Maxim Integrated的MAX78000超低功耗神經網絡微控制器,檢測并鎖定視頻、圖像中的人臉。
與傳統(tǒng)嵌入式方案相比,Xailient的神經網絡技術方案將功耗降低250倍(僅為280微焦耳),每次檢測運算只需12 ms.
支持網絡的實時運行,速率高于當前市場上最高效的邊緣計算人臉檢測方案。
接口的A端口引腳有標準的推挽4mA輸出,B端口有源或沉電流高達14mA.所有的輸入提供無滯后現(xiàn)象,以改善噪音富余度.
(素材來源:eccn和ttic.如涉版權請聯(lián)系刪除。特別感謝)
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