今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照

Congex的SDK（软件开发套件），你懂的，官网程序只有两个例程 无法对进行程序的读取等操作，SDK可是要花钱买的，版本是4.7.0的。 友情提示：上位机读取Congex相机的数据时可采用Native模式与服务器模式。

文档使用的机型是5000系列的讲解，主要是教你流程怎么做，具体接线不同机械可能稍有不同，要看你正在用的机型手册，这个手册在insight软件安装目录下都有

人工智人-家居设计-基于STM32的嵌入式智能相机系统研发.pdf

人工智人-家居设计-基于Davinci DM6446的一体化智能相机平台的软件设计与实现.pdf

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建立自己的视频监控摄像头，并通过iPhone的Internet对其进行控制。 硬件部件: ESP32-CAM× 1个 FT232RL FTDI迷你USB× 1个 18650电池座× 1个 18650电池× 2 带有2个SG-90 Servos的迷你云台× 1个 MB102面包板电源模块× 1个 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 该项目是我们ESP32-CAM视频监控机器人项目的发展。最终，我们获得了一个视频监控云台摄像机，该摄像机可以通过互联网使用iPhone进行控制。 如图所示连接电线。确保将倾斜伺服系统连接到＃IO2引脚，将水平伺服系统连接到＃IO14。 演示视频:

用机器视觉为机械手准确定位物体，是现今众多机器人走向柔性，适应性的桥梁。但是，机器视觉只能给出物体在相机摄像范围内的位置。因此，怎样让机器人通过此位置来确定物体在机械手的坐标？

面具摄影机 MaskCam是基于Jetson Nano的智能相机系统的参考设计，该系统实时测量人群面部遮罩的使用情况，并在边缘执行所有AI计算。 MaskCam可以检测并跟踪其视野中的人员，并通过对象检测，跟踪和投票算法确定他们是否戴着口罩。 它将统计信息（而非视频）上传到云中，在其中可以使用Web GUI来监视视场中的面罩合规性。 它可以将有趣的视频片段保存到本地磁盘（例如，突然涌入的许多人没有戴口罩），并且可以选择通过RTSP流式传输视频。 MaskCam可以在Jetson Nano Developer Kit上运行，也可以在具有ConnectTech Photon载板的Jetson Nano SOM上运行。 它被设计为使用Raspberry Pi高质量相机，但也可以与Linux支持的几乎所有USB网络摄像头一起使用。 设备上的软件堆栈主要是用Python编写的，并在JetPac