K210训练模型后如何识别目标物体近端和远端

K210是一款嵌入式人工智能芯片，可以用于物体识别和目标检测等任务。在训练模型后，要识别目标物体的近端和远端，可以考虑以下方法：

1. 使用深度学习模型：首先，你可以使用深度学习模型（如卷积神经网络）对目标物体进行分类或检测。这些模型通常会输出物体的位置和类别信息。根据目标物体在图像中的位置信息，你可以通过计算物体与摄像头之间的距离来判断目标物体的近端和远端。

2. 利用深度信息：如果你的摄像头支持深度信息获取（如ToF摄像头或深度相机），你可以通过深度图像来判断目标物体的距离。深度信息可以提供物体到摄像头的实际距离，从而判断目标物体的近端和远端。

3. 利用大小和角度信息：另一种方法是通过物体在图像中的大小和角度信息来判断目标物体的距离。一般情况下，远处的物体在图像中会比较小，近处的物体在图像中会比较大。此外，通过观察目标物体在图像中的角度变化，也可以推断出物体的距离。

需要注意的是，以上方法都是基于图像信息进行判断的，可能会存在一定的误差。具体的实现方法需要根据你的具体应用场景和需求进行调整和优化。