SpireCV 2.0上线！跨平台、跨语言、高效视觉感知!
在智能无人系统飞速发展的当下，视觉感知进入多场景融合、规模化拓展、全维度集成的新阶段。算计需求更大，算法模型更复杂，应用领域不断扩大。历经一年打磨，视觉感知开源神器SpireCV 2.0正式上线！面对多场景融合的产业浪潮，为提升行业效能，赋能用户，我们以开源模式为核心，推出开源视觉感知SDK，帮助用户解决视觉感知任务中开发经验不足、开发周期长、成本高、数据保密等难题；秉持开源协作，推动视觉感知任务快速落地。
SpireCV 2.0
在SpireCV 2.0 中，我们引入节点式编程的软件设计模式，通过将程序的逻辑拆分成独立的节点，每个节点负责完成特定的功能。配合自研的SpireMS消息系统，开发者可像搭积木般构建视觉工作流。目前已支持多种流行视觉算法、视频保存、推流、流媒体读取、控制协议等相关节点，用户可以根据自已的实际需求选择对应的节点组成自己的工作流。用户也可以根据自己的实际需求开发自己的功能节点。
开源资源速递
SpireCV Wiki地址：https://docs.amovlab.com/spire\_cv\_amov/#/
SpireCV源代码地址：Github：https://github.com/amov-lab/SpireCVGitee：https://gitee.com/amovlab/SpireCV（推荐）
SpireMS
SpireMS也叫做Spire消息系统，一个类似ROS的轻量化消息发布、订阅软件包，支持图像、雷达等传感器话题。
为什么要做SpireMS？
跨程序数据分发依然困难，系统Windows、Linux、程序C++、Python、Anaconda不同版本安装ROS、ROS2依然存在各种问题。
数据分发系统不够轻量化，我们希望一键安装部署，而ROS、ROS2往往需要半天时间部署。
数据分发系统的数据类型需要预先定义（ROS message，ROS2的IDL语言），不能灵活适应。
ROS存在带宽过度占用问题，没有被订阅的节点依然占用带宽。
图像、雷达等占用带宽极大的程序需要共享内存机制。
SpireMS的优点
完美适配Windows、Linux系统，以及C++、Python、Anaconda的各种版本。
一键部署安装，轻量化。
可预先定义基础数据类型，也可以灵活适应新的类型，极大方便多消息同步。
有中心模式，内置防崩溃机制，通信稳定可靠，没有订阅者不占用带宽。
默认支持内存共享机制，跨进程传输图像性能大幅优于ROS2（Fast-DDS）。
SpireCV 2.0 优势
1.节点式编程，实现快人一步
相较于SpireCV 1.0，SpireCV 2.0最大的特点是搭载了自研数据分发系统SpireMS，其所有的功能都是以节点式的方式实现。通过节点式编程、实现了“跨平台、跨系统、跨语言”。节点与节点之间独立编译、独立运行。节点与节点之间能够实现跨平台，可以在不同硬件平台之间使用；能够实现跨系统，可以在不同系统之间组合工作流；能够实现跨语言，不同语言实现的节点之间仍然可以通信。
SpireCV 2.0 自动注意力目标检测工作流（含吊舱控制）
2.AI赋能，标注训练自动化
“标注-训练”一键流水线，开发者再也不用为数据标注熬夜，真正实现”所想即所得”。
SpireCV 2.0 目标检测流程示意图
🔹支持新版SAM2自动化标注（无需自设服务器）
🔹支持新版GroundingDINO自动化标注（无需自设服务器）
🔹支持YOLOv11训练管理用户在SpireVIEW上完成自定义数据标注后，可使用SpireVIEW的模型训练功能，输入训练指令，一键快速训练。
3.支持共享内存，超低延时的图像数据传输
测试性能如下：
🔹X86平台，SpireMS共享内存传输4K分辨率图像延时相比ROS2快6倍
🔹Jetson平台，SpireMS共享内存传输4K分辨率图像相比ROS2快75倍
SpireMS-JPG为使用sensor_msgs::CompressedImage类型默认传输方式
SpireMS-NVJPG为使用sensor_msgs::CompressedImage类型并开启NV硬件加速传输
SpireMS-ShareMem为使用memory_msgs::RawImage类型共享内存传输
延迟越低越好
🔹多路共享内存压力测试（8路1920×1080）X86（5600G+RTX3090平台）本机进程间通信采用共享内存机制，8个进程分别发送8路1920×1080\@30Hz的图像数据，同时另有8个进程分别接收并显示这8路图像。整个系统的综合延迟控制在帧内，延迟时间不超过30毫秒。
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