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ADLINK DLAP-701 – An NVIDIA Jetson T5000/T4000 Edge AI platform for humanoid robots and vision sensing systems

https://fed.brid.gy/r/https://www.cnx-software.com/2026/03/17/adlink-dlap-701-an-nvidia-jetson-t5000-t4000-edge-ai-platform-for-humanoid-robots-and-vision-sensing-systems/

ADLINK DLAP-701 – An NVIDIA Jetson T5000/T4000 Edge AI platform for humanoid robots and vision sensing systems

ADLINK has just launched the DLAP-701 Series, a NVIDIA Jetson T5000/T4000-based compact edge AI platform designed for humanoid robots, autonomous mobile robots (AMR), and vision sensing systems (VSS). It supports up to 128GB LPDDR5X memory and features various I/O options, including dual Gigabit Ethernet, a QSFP port supporting 4×25GbE LAN, multiple USB 3.2 ports, and HDMI output, along with M.2 slots for Wi-Fi 6, 5G, and NVMe storage, as well as an mPCIe slot. It also integrates CAN-FD interfaces for robotics and vehicle control and TPM 2.0 security. With an operating voltage range of 9-36V DC and an industrial temperature range of -20°C to 60°C, it is designed for demanding edge environments. ADLINK DLAP-701 specifications Supported system-on-module – NVIDIA Jetson Thor T5000 or Jetson Thor T4000 Memory – Up to 128GB (T5000 variant), 64 GB (T4000 variant) 256-bit LPDDR5X (273 GB/s bandwidth) Storage 128GB SSD for the OS (most probably ADLINK's ASD+ industrial

CNX Software - Embedded Systems News

sayzard 16h ago

Muhammad Rizwan Munawar (@muhammdrizwanmr)

Ultralytics의 YOLO26을 활용해 음료 캔을 자동으로 세는 비전 AI 사례입니다. 몇 줄의 Python 코드와 object counting 솔루션으로 생산 라인 쪽으로 이동하는 캔을 실시간 집계하는 데모를 구현했다고 소개합니다. 간단한 코드로 산업용 카운팅 워크플로우를 빠르게 구축할 수 있음을 보여주는 실용적 사용 사례입니다.

https://x.com/muhammdrizwanmr/status/2033740239593001347

#ultralytics #yolo #objectdetection #python #computervision

Muhammad Rizwan Munawar (@muhammdrizwanmr) on X

Drink can counting with @Ultralytics YOLO26🚀 Imagine a vision AI system that can automatically count drink cans moving toward the delivery line, all with just a few lines of Python code. I’ve built this use case using the object counting solution. The core logic remains

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sayzard 23h ago

AA (@measure_plan)

해당 프로젝트와 더불어 25개 이상의 컴퓨터 비전 애플리케이션 코드(게임, 음악, 3D 디자인 등 실험 포함)를 funwithcomputervision.com에 공개했다고 안내. 다양한 컴퓨터 비전 예제와 데모를 참고할 수 있는 리소스 링크 제공.

https://x.com/measure_plan/status/2033573518856651176

#computervision #opensource #demos #projects

AA (@measure_plan) on X

code for this project (and 25 other computer vision apps) is available here: https://t.co/szuzm1c0qf experiments in gaming, music, 3D design, etc

X (formerly Twitter)

Stephen Blum 1d ago

Easy computer vision tutorial: import, clean data, then run OCR.

#computervision #ocr #tutorial

sayzard 1d ago

Tencent HY (@TencentHunyuan)

Tsinghua University와의 공동 연구인 Spatial-TTT 발표. 스트리밍 비주얼 기반의 공간 인텔리전스를 위한 프레임워크로, 테스트-타임 트레이닝(TTT)을 통해 긴 비디오 스트림에서 공간적 증거를 빠르게 포착하고 가중치를 적응시켜 구조화된 3D 정보를 구축하는 방법을 제안합니다.

https://x.com/TencentHunyuan/status/2033485392226447870

#spatialttt #testtimetraining #computervision #research

Tencent HY (@TencentHunyuan) on X

New research with @Tsinghua_Uni: Spatial-TTT. A framework for streaming visual-based spatial intelligence with test-time training (TTT). Spatial-TTT adapts fast weights to capture and organize spatial evidence from long video streams, enabling models to build structured 3D

X (formerly Twitter)

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strickvl 2d ago

That brings panlabel to 13 supported formats with full read, write, and auto-detection. Single binary, no Python dependencies.

This is the kind of project I enjoy just steadily plodding away at — ticking off one format at a time until every common object detection annotation format is covered.

https://github.com/strickvl/panlabel

#ObjectDetection #Rust #MachineLearning #ComputerVision #OpenSource

GitHub - strickvl/panlabel: Universal annotation converter

Universal annotation converter. Contribute to strickvl/panlabel development by creating an account on GitHub.

GitHub

Smidmart 2d ago

Security is moving from “watching cameras” to understanding scenes. 👁️🛡️
know more:https://zurl.co/9lOtO
#Smidmart #AIVision #ComputerVision #SmartSecurity #VideoAnalytics #AnomalyDetection #IntrusionDetection #Surveillance #SecurityAutomation #SmartInfrastructure #IoT

Habr 3d ago

Производство теряло деньги каждую смену. До внедрения видеоаналитики с ИИ никто не знал где

Привет! На связи Олег Чебулаев, CEO Mad Brains. Хочу поделиться историей из практики — как обучить модель YOLO, запустить видеомониторинг на пищевом производстве и через неделю обнаружить кое-что, о чём на заводе предпочитали не говорить вслух.

https://habr.com/ru/articles/1010108/

#видеоаналитика #производство #пищевая_промышленность #промышленная_автоматизация #yolo #машинное_обучение #глубокое_обучение #computervision

Производство теряло деньги каждую смену. До внедрения видеоаналитики с ИИ никто не знал где

Хабр

sayzard 3d ago

田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative (@taziku_co)

3D Gaussian Splatting에 대한 논의로, Mobile-GS는 고화질 3D를 ‘스마트폰에서 구동되도록’ 설계해 구현 플랫폼(특히 모바일)으로 경쟁 구도가 이동할 수 있음을 지적합니다. 저자는 3D 발전이 정밀화보다 휴대성(모바일 대응)이 먼저 시장을 바꿀 가능성이 크다고 주장하며 관련 링크와 @_akhaliq를 통해 공유했습니다.

https://x.com/taziku_co/status/2032658392779731239

#3d #gaussiansplatting #mobile #realtime #computervision

田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative (@taziku_co) on X

3D Gaussian Splatting、次の勝負は画質ではなく実装先かもしれない。 Mobile-GSは高画質3Dを「スマホで回る設計」に振り切った。 3Dの進化は精密化より、可搬化のほうが先に市場を変える可能性がある。リンクは🧵から via：@_akhaliq

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sayzard 3d ago

Wildminder (@wildmindai)

학습(Training)이나 수작업(operator)이 필요 없는 이미지·비디오 정제 기법을 소개합니다. Wan2.2와 CogVideoX에 대해 제로샷으로 시네마틱 카메라 제어 및 편집을 지원하며, 최첨단(SOTA) 초해상도(super-res)와 인페인팅 기능을 제공한다고 밝히고 있습니다. 구현 코드와 자료는 HKUST-LongGroup의 GitHub 리포지토리(Coarse-guided-Gen)에서 확인 가능합니다.

https://x.com/wildmindai/status/2032409925901860919

#zeroshot #video #superresolution #inpainting #computervision

Wildminder (@wildmindai) on X

Training-free, operator-free refinement for images and video. - Zero-shot cinematic camera control and editing for Wan2.2/CogVideoX. - SOTA Super-res and inpainting https://t.co/qCkqGUXvlC

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