将车型信号对应的DBC文件转化为json文件，作为信号解析的重要依据。..# 1. 底盘车身信号..## 1.1 资源文件及参数说明..1. 所需文件. dbc文件(项目自备). python脚本(脚本cardbc_to_json.py). excel表格(手动新建，范例dbc_signal.xlsx).2. cardbc_to_json.py参数说明. - dbc_file ：d

vehicleio除了从MCU获取数据外，vehicleio还支持数据回灌。数据回灌统一使用bolepack工具。..# 1.回灌配置修改..bolepack`工具在使用回灌（fillback）功能时，配置文件为`fglobal.json..## 1.1 CAN底盘数据回灌..1. ADAS pack包回灌.. - `bolepack`配置文件`fglobal.json`修改项.. `

插件化框架为用户屏蔽了HAL层，并提供了Init/Start/Stop/Reset/WriteBack等接口，上层应用通过继承框架提供的接口来实现对接入到插件化框架中的传感器进行控制。..# 1. 使用限制..接入的传感器硬件接口已经在框架的HAL层进行实现，目前已经支持ETH、UART、SPI、SOCKET_CAN、RAW_SOCKET等..# 2. 使用示例..1. 在”sensors/exa

本文以美信解串器96712为例，介绍已经应用于量产的视频数据通路功能。1.基础介绍在Serdes领域内，GSML一般指的是Maxim公司加串器与解串器之间的数据传输协议，目前已经有GMSL1， GMSL2和GMSL3三代。目前量产使用较为广泛的是GMSL2.本文介绍的解串器96712分别支持GMSL1和GMSL2。96712最多支持接入4v came数据，接口分别对应GMSLA ~ GMSLD(一

1.硬件功能1.1 输出原图层输出UV通道可单独bypass可crop输出可配置输出stride双线性下采样图层（BL）输出层数：5每层图像支持输出可单独配置，UV可单独bypass可crop输出可配置输出stride高斯下采样图层（GS）输出层数：5每层图像支持输出可单独配置，UV可单独bypass可crop输出可配置输出stride可配置垂直5x1和水平1x5的滤波系数ROI Downscal

一、环境准备1、硬件环境开发板：J5 EVMOE版本：V1.1.68系统软件：LNX_PL3.0_20231018-2 release解串器子板：MAX9296，MAX967122、硬件连接3、供电检查使用i2cdetect检查MIPI RX1是否扫描到Camera和MAX9296子板，只有0x28地址就没有正常供电。i2cdetect -y -r 7 // 扫描指定i2c总线上设备

一、背景小概率出现kernel异常重启问题：3个月内出现3例报linux kernel地址异常导致重启问题；通过场景分析，构造测试场景，并打开ramdump配置进行复测，抓到了问题现场；二、crash解析ramdumpcrash ./vmlinux /dev/random@0x80000000,DDRCS0-1.bin@0x80970000,DDRCS0-2.bin@0x100970000,DDR

YOLO系列在BPU上的部署参考 RDK YOLO All-in-One: [CSDN Link](https://blog.csdn.net/SA2672873269/article/details/155455835)..本文介绍了基于ultralytics/ultralytics仓库提供的YOLO模型, 提供模型导出, 工具链量化和编译方法, RDK平台上的Python和CPP部署. 包含6

本文提纲：fx和eager两种量化训练方式介绍量化训练的流程介绍：以mmdet的yolov3为例常用的精度调优debug工具介绍案例分析：模型精度调优经验分享第一部分：fx和eager两种量化训练方式介绍首先介绍一下量化训练的原理。上图为单个神经元的计算，计算形式是加权求和，再经过非线性激活后得到输出，这个输出又可以作为下一个神经元的输入继续运输，所以神经网络的基础运算是矩阵的乘法。如果神经元的计

.# VRSO介绍.静态物体检测（Static object detection，SOD），包括交通信号灯、导向牌和交通锥，大多数算法是数据驱动深度神经网络，需要大量的训练数据。现在的做法通常是对大量的训练样本在 LIDAR 扫描的点云数据上进行手动标注，以修复长尾案例。..![Description](https://prod-dc-resources.oss-cn-beijing.aliyun

## 一、硬件IP 介绍.### 简介.Stitch是一个可配置的图像拼接计算单元，可以完成多幅图像之间的融合拼接，主要应用于自动泊车场景下的360度环视图像拼接。Stitch基于ROI进行计算，每个ROI可以完成两幅源图像指定区域的融合拼接, 并将其写入目标图像指定的ROI中，这种融合拼接方式可以使得拼接过度更加自然，同时stitch还支持Y、U、V各通道的增益调节，可以实现源图像间的亮度、色度

一、前言本文首先简单介绍数字光学系统，以及需要ISP进一步处理的sensor图像常见pattern，然后对ISP pipeline各类子模块的功能进行分类，最后介绍ISP典型的图像处理子模块。通过本文的简单介绍，可以了解isp pipeline中各个子模块设计的原因与作用，理解ISP为什么要设计特定功能子模块对图像进行特别的处理。通过本文我们可以简单理解如下问题：1、简单的数字光学系统由哪些元素组

# 1.配置文件格式..SensorCenter 框架相关的配置文件有三个，分别为 sensor_global.json 、adapter.json 和 communication.json。其中 sensor_global.json 为整体框架的配置文件，adapter.json 则是针对 AdapterManager 模块的配置，communicaiton.json是由于依赖communica

Shared memory共享内存示例..# 1. 概述..Shared memory 作为一个独立的库，提供基于共享内存的进程间通信能力，且Shared memory 支持分配在hbmem上的数据零拷贝传输。Shared memory库的使用非常简单，用户仅需熟悉SegReader SegWriter 和SegData三个类的使用，具体使用见example。..# 2. 功能介绍..shared

# 背景..实际下游车会同时开着client录制数据包跑功能，集成测试尽量模拟下游测试场景，目的是为了从性能和功能的角度测试版本包，需要收集j5日志、pack信息、性能脚本的性能数据、操作的时间点。..典型工作流程：编译镜像、打包，部署镜像，执行测试，拷贝测试结果、分析日志..# 流程框架..1、稳定性监控 2、perf 工具 3、pack录制 4、runtime提取 5、日志分析.![Desc

# **概述**..使用bolepack,在J5板端进行7V行车感知回灌..前提准备：录制好的7v pack，bolepack包，j5板端，..# **具体步骤**..1.通过解压的方式，部署对应的感知软件包至j5板端..`rm –rf /app/*`..`unzip app_xxxxx.zip –d /app`..`mv /app/app/* /app`..`reboot`..2.修改板端相关配

HI，小伙伴们，大家期待的3.29培训课件来啦，地平线BEV+TRANSFORMER+OCC理论培训课件。

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1.背景曾经在自动驾驶量产交付过程中，OEM 客户在原有定点车型基础上，追加了多个定点车型，从需求角度，新增的车型的功能需求有差异，量产节点与原有车型接近，从车型本身角度，其车辆参数，传感器，执行器，整车CAN网络定义均不完全相同。最初采取的做法是，针对新增定点车型，从原有车型的分支上拉取分支，分别进行迭代交付，每个车型使用单独的soc 版本，mcu 版本和软件配置文件config车型1：soc1