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Vehicleio 程序运行(一)、export设置运行环境变量：vehicleio执行程序为动态库依赖，运行需要手动 export 设置环境变量, export 到vehicleio集成包目录下的lib文件夹。在集成包目录下可执行：export LD_LIBRARY_PATH=$(pwd)/lib:$LD_LIBRARY_PATH.export LD_LIBRARY_PATH=$(pwd)/bi

模型推理Timeout超时的原因有哪些？超时时间设置太短BPU负载很高，模型推理底层丢中断，无法获取推理中断返回，升级系统软件 libcnn_intf.so 库应用代码存在内存泄漏：系统内存不足的情况下，分配内存会很慢，导致模型推理的过程超时vim /userdata/log/kernel/messageCPU占用率很高是什么原因？模型有大量cpu算子，导致cpu占用高模型hbm段中有cpu查表算

应用程序开发部分Hobotcv提供的接口为什么不能在w全局对象的构造函数中使用？hobotcv框架中的接口都需要从CVFramework::Instance()直接或者间接获得。在CVFramework::Instance()第一次被调用时，将进行框架的初始化，调用各个模块的初始化函数。而各个模块的初始化函数是通过Dummy的全局对象的构造函数注册到初始化框架中。 所以，如果在应用程序的全局对象构

SensorCenter框架Q: sensor center release和debug如何编译和运行1 下载代码git clone git@gitlab.hobot.cc:ptd/ap/middleware/sensors.git.git checkout -b develop origin/develop.2 编译代码a) 支持平台选择： j3、j5、ubuntu、win、macb) 支持运行

ProtoViewerQ1：下载下来的插件在哪里？所有的插件都是以窗口的形式提供功能，所以安装插件后可以在Window菜单项中看到新插件，可以勾选打开窗口。Q2：怎么复制表格中的内容？ProtoViewer 复制时比起普通软件需要多一步操作：将鼠标放在想要执行复制操作的窗口上。ProtoViewer只会对鼠标当前位置下的窗口执行复制，如果鼠标当前位置下没有窗口，则不执行任何操作。Q3：Client

Q1: 如何确认板端应用已正常启动？板端应用启动后会持续输出fps日志信息，如：# basic_sample.[I][32761][02-06][08:54:14:346][collect_module.cpp:203][mainboard2][basicsample] Publishing [image], fps[9.90009905].[I][32761][02-06][08:54:14:3

Q1: Send接口crash？两种情况会导致这种问题产生：检查GetOutputPort中port id是否写错proc->GetOutputPort("lidar_data_out")->Send(msg);.检查proc注册时是否与对应的port进行了关联DF_MODULE_REGISTER_HANDLE_MSGS_PROC(. "linda",. MyModule,.

Q1：编译链接communication库时提示fast相关的一些符号未定义需要链接fastdds相关的依赖库。在build.properties中添加com.hobot.native.bole.third-party:fast-dds:2.1.1:zip:true拉取相关的依赖库和头文件。链接communication.so库时，只需要再链接fastrtps库。链接libcommunicatio

地平线bev参考算法的[官方文档](https://developer.horizon.cc/forumDetail/143772473308124163)中介绍了单帧可视化推理脚本infer.py的使用，输入为6V环视图像和homography矩阵，6V环视图像可以从解压的nuscenes数据集中获取，homography矩阵则是需要从nuscenes数据集中获取相机参数信息后经计算获得。..本

## 1. 前言..由于部署时数据来源的硬件不同以及应用开发的高效性要求，往往会使得在板端部署阶段的数据准备操作与训练时有所差异，导致在同样的输入下，量化模型的输出结果和板端部署模型的输出结果不一致。本文将基于开发者社区中已经发布的[地平线bev参考算法板端输入数据准备教程](https://developer.horizon.auto/developerForum?fullPath=/home/

# 1 前言..DSP是J5上的数字信号处理器，专用于处理视觉、图像等信息。在OE包的ddk/samples/vdsp_rpc_sample路径下，提供了DSP使用示例，包括nn和cv两部分。nn示例涵盖了深度学习模型的相关算子，包括量化、反量化、Softmax和雷达点云预处理。cv示例展示了如何调用地平线基于DSP封装的图像处理算子，目前已支持25个，并且仍在持续扩充当中。.在正式阅读前，希望您

# 1 前言..DSP是J5上专用于视觉/图像处理的数字信号处理器。在OE包的ddk/samples/vdsp_rpc_sample路径下，提供了DSP使用示例，包括nn和cv两部分。nn示例涵盖了深度学习模型的相关算子，包括量化、反量化、Softmax和雷达点云预处理。cv示例展示了如何调用地平线基于DSP封装的图像处理算子，目前已支持20多个，并且仍在持续扩充当中。.在正式阅读前，希望您已经对

# 前言..使用PTQ后量化的模型量化方案，可以帮助用户非常简单便捷地完成从浮点模型到地平线混合异构模型的转换，模型转换工具会基于用户提供的校准样本对模型进行校准量化并保障模型高效地部署在地平线计算平台上。但是在模型转换的过程中，不可避免地会因为浮点高精度到定点低精度的量化过程而引入精度损失，因此为了帮助用户准确快速地定位模型精度损失的主要原因，地平线工具链提供了一套PTQ精度Debug工具。本文

0.概述自动驾驶场景中会面临不同的遮挡情景，当相机只能观察到车辆的一侧时，通过关键点来确定全车的位置显得尤为重要。深度学习的进展使得通过多个视图检测车辆部件（车轮、前照灯、车门等）变得越来越可靠。Keypoint_EfficientNetb0通过编码器-解码器结构将Heatmap回归到车辆的关键点特征图，可以用于加强城市交通交叉路口的交通分析。本文为关键点检测算法Keypoint_Efficien

0 概述多目标跟踪是在视频序列的每一帧中定位所有的目标并确定它们的移动轨迹的任务。因为每帧中的目标都可能因为环境的变化而被遮挡，而且跟踪器要想进行长期跟踪或者低帧率的跟踪是比较困难的，所以多目标跟踪是极具挑战性的任务。MOTR（Multiple-Object Tracking with Transformer）能够学习建模目标的长时间变化，隐式地进行时间关联。基于Transformer和DETR，

前言：在我们进行模型后量化的过程中，往往会面临在模型性能和模型精度之间权衡的问题。具体来说，我们希望模型的全部或者绝大多数算子运行在BPU上，以Int8的精度量化，从而使模型在板端部署时有着更快的推理速度，有着更好的性能（例如较低的Latency和较高的FPS）。但是对于少数的模型，可能存在部分节点的数据分布范围较大，使用全Int8量化可能存在较大的精度风险。而解决这一权衡问题的思路也很直观，我们

1 开发板连接方法电脑与开发板的连接方法，共有串口连接、网口连接、远程连接三种。X3J3与J5的连接方法相近，这里以J5EVM开发板为例，并使用MobaXterm软件进行介绍。.1.1 串口连接首先需要准备一根支持数据传输的micro-USB连接线，若您使用的是Windows电脑，还需要安装OE包提供的USB驱动（位于bsp/tools/Windows_USB_Driver）。在驱动安装完成后，将

1.SOM板卡形态特征立讯LS500 uSOM，是立昇智能科技和地平线联合开发的集成了地平线征程®️5芯片外围核心器件的模块化标准量产板卡，板卡上的核心器件均为车规级元件。模组通过260pin DDR SODIMM金手指连接器引出征程®️5的大部分资源，其中pin out为重新定义，模组的机械尺寸长宽为86*69.6mm。理论最大功耗不超过50W,设计推荐工作环境温度为-25℃~85℃，推荐供电电