我想要做的是使用带凸轮的嵌入式设备识别道路上的标志。我在考虑RaspberryPi 2b，但我不知道它的功率是否足够。我不需要分析视频的每一帧，但是每秒帧数越多，我的分析效果越好，特别是在高移动速度下。
问题是：是否有更好的电路板，可以用于这样的任务？ （如果他们可以自己运行Linux / Windows10，那将是最好的，因为我将使用openCV）
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对于这样的问题，您可以尝试过度分析它并尝试在解决问题之前选择硬件。但这基本上就是马前的推车。
首先拍摄一些视频
将其数字化或将其输入您的日常驱动程序或任何您喜欢的软件开发计算机
开始研究算法以解决您想要解决的任何问题，请记住，最终您想要嵌入这个，这样您可能需要更多地倾向于更轻量级的库或者滚动自己的重量级或操作系统相关的解决方案（将它送入photoshop不是解决方案，也不是一些matlab的事情。）
您可能会发现需要更好的视频，重要信息
最终你接近算法，那么当你接近算法时，你可以在一些树莓派或者beaglebone板上制作原型，或者如果工作时间比硬件便宜，那就使用模拟器。每秒或每个符号或多少运行多少次操作，我认为我可以在平台X上执行每秒多少次操作（这不是确定性的，即使实验为一行代码更改也可能完全改变性能，特别是如果在边缘）。一个指令集模拟器不会正确模仿管道，但你可以采用一个开源模拟器并修改它来计算指令或指令类型的分支与非分支等，如果硬件再次将其粗略地转换为时钟等。比人工时更贵。以覆盆子pi和beaglebone黑色或白色的价格，很难不只是买一个并尝试。
一个有效的stackoverflow问题，我有这个视频剪辑，我试图检测汽车是否通过了路标，这是我的代码，但它不起作用或这里是我的算法，但它不起作用。一旦过了那个障碍另一个问题可能是，我已经检测到这个框架中有一个标志，但我无法检测它是停止标志还是屈服标志或其他，这里是我的算法或代码，这里是我的结果和我的预期结果。另一个有效的问题是，我有这个算法可行，但我无法优化平台XI，接近N％（例如，需要小于20％的小数字）可以进一步优化。< / p>
答案 1 :(得分：0)
用于快速识别对象的硬件
您可以将Raspberry pi 4与Google's Usb Accelerator一起使用