视觉感知技术
视觉感知
边缘设备还可以通过神经网络实现视觉感知任务，如人体姿态估计、手势识别和虚拟现实。这些应用可以提供更丰富的用户体验。
import tensorflow as tf
# 加载训练好的姿态估计模型
model = tf.keras.models.load_model('pose_estimation_model.h5')
# 获取摄像头图像
frame = capture_frame()
# 使用模型进行姿态估计
pose = model.predict(frame)
# 可视化姿态结果
visualize_pose(pose)当在嵌入式系统上使用神经网络时，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等，以便在资源受限的环境中有效地运行神经网络模型。以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。
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