本文介绍了二维码识别的基本原理及快速上手步骤。二维码通过几何图形记录数据，利用二进制表示信息，并通过扫描设备自动识读。文章详细说明了如何下载开源码工程、搭建开发环境、编译例程以及运行程序。通过命令行工具，用户可以轻松实现对二维码和一维码的识别。此外，文章还提供了二维码识别API的引用方式和函数说明，帮助用户在本地工程中调用相关库文件。例程代码展示了如何使用OpenCV库进行二维码识别，并输出识别结

语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。我们的语音算法是基于Whisper是OpenAI设计的。Whisper作为一个通用的语音识别模型，它使用了大量的多语

编辑设备树文件，执行以下指令可以修改nano的板级头文件，如下图所示。（比如基于MCP2515把复用为SPI1的硬件资源转成CAN对源代码进行修改）

本文介绍了基于Whisper模型的语音识别技术实现方案。主要内容包括：1. 技术概述，说明Whisper作为多语言语音识别模型的优势；2. 开发环境搭建指南，包括源码获取、环境配置和模型部署；3. 核心API说明，详细介绍了初始化、运行和释放三个关键函数的使用方法；4. 示例程序分析，展示了完整的语音识别处理流程。该方案基于EASY-EAI-Orin-nano硬件平台，支持中英文识别，RTF（实时

二维条码/二维码（2-dimensional bar code）是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的；在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理：它具有条码技术的一些共性：每种码制有其特定的字符集；每个字

车辆检测是一种基于深度学习的对人进行检测定位的目标检测，能广泛的用于园区管理、交通分析等多种场景，是违停识别、堵车识别、车流统计等多种算法的基石算法。

安全帽佩戴检测是工地、生产安全、安防的重中之重，但人为主观检测的方式时效性差且不能全程监控。AI技术的日渐成熟催生了安全帽佩戴检测方案，成为了监督佩戴安全帽的利器。本安全帽检测算法是一种基于深度学习的对人进行检测定位的目标检测，能有效用于产品落地。本安全帽检测算法在数据集表现如下所示。

火焰检测是一种基于深度学习的对火焰进行检测定位的目标检测。基于大规模火焰数据识别训练，配合摄像头，实时识别监控区内明火情况立刻发出警报，提醒监控室查看，及时止损。

文字识别也是图像领域一个常见问题。然而，对于自然场景图像，首先要定位图像中的文字位置，然后才能进行文字的识别。所以一般包含两个步骤：文字检测：解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多少。文字识别：对定位好的文字区域进行识别，主要解决的问题是每个文字是什么，将图像中的文字区域进转化为字符信息。我们的OCR算法是基于CTPN+CRNN设计的。CTPN是一种文字检测算法，能有效的检测出复杂场景的横向分布的

人员检测是一种基于深度学习的对人进行检测定位的目标检测，能广泛的用于安防、生产安全等多种场景，是周界入侵检测、越界识别、聚众识别、徘徊识别、摔倒识别等多种算法的基石算法。