NT Adaptive Module mit 576 Neuronen, entwickelt für Demonstration, Training und Entwicklung der Fähigkeiten von neuromorphen Chips. Das Modul wird einfach über Micro-USB an den Rasperry Pi und andere Computer angeschlossen.
Es wird die Möglichkeit vorgestellt, mit Hilfe der Neuromorphie die Positionen von Leistungsschaltern und LEDs zu identifizieren, die echten Geräte anzeigen.
Das Programm ist auf Python entwickelt und kombiniert verschiedene Optionen zur Demonstration der Möglichkeiten von neuromorphen Chips. Erkennung der Positionen von automatischen Stromversorgungseinheiten, Lichtanzeige von Kontrollleuchten, Anzeigen von Messuhren, Werte von Siebensegmentanzeigen, Positionen von Keksschaltern.
Es wird das in Python geschriebene Demoprogramm gezeigt. Dieses Demoprogramm verwendet eine Kombination aus der offenen Bibliothek OpenCV und dem CM1K-Chip (NM500) bei der Arbeit mit der PCIe-Erweiterungs-Platine. Für die Suche nach Gesichtern in Fotos wurde OpenCV verwendet, das Lernen und die Erkennung der Gesichter selbst wurde mit neuromorphen Chips durchgeführt.
Demonstration des auf Python entwickelten Programms. Demonstration der Reihenfolge von Bildauswahl, ROI-Auswahl, Auswahl und Abstimmung von Parametern eines neuromorphen Chips, wie z.B. MAXIF, Kategorien, Lernen und Verifizierung von Lernergebnissen. Dieses Programm verwendet neuromorphe Chips auf einer PCIe-Platine.
