inVISION 1 Embedded Vision 2020 Archives - Seite 2 von 2

AI at the Edge

Bild 2 | Der High Performance Server Kiss 4U V3 SKX ist dank der Dual Intel Xeon SP Prozessoren speziell für anspruchsvolle Anwendungen geeignet: z.B. High-End-Bildverarbeitung, AI und Machine Learning.

Mit dem Framework Susietec von S&T Technologies kann Kontron nun auch AI-Lösungen für seine Edge Computer aus einer Hand anbieten, z.B. auch für Bildverarbeitungsaufgaben.

Anomaly Detection

Bild 1 | Klassifikation, Objektdetektion und semantische Segmentierung sind Deep-Learning-basierte Erkennungsmethoden.

Deep-Learning-Verfahren werden sowohl für die Identifikation von Objekten als auch für die Detektion von Fehlern eingesetzt. Mit der Anomaly Detection in Halcon 19.11 lassen sich nun auch Anomalien lokalisieren, deren Aussehen und Erscheinungsform im Vorfeld nicht bekannt sind. Dabei werden defektfreie Bilder für das Training genutzt, was den Aufwand deutlich reduziert.

Visual Texture

For the identification for headrests in automotive seats for a leading European tier-1 supplier the Castinpector vision system was developed. The solution is based on computer vision and AI using deep neural networks presenting an accuracy rate of 99.95%.

Think Inferent

Bild 1 | Die NXT Kameras von IDS sind Hybridsysteme, um sowohl Vorverarbeitung von Bilddaten mit klassischer Bildverarbeitung als auch eine Merkmalsextraktion mittels neuronaler Netze nebeneinander einzusetzen.

IDS präsentiert eine Embedded Vision Komplettlösung, mit der jeder Anwender in wenigen Schritten und ohne Programmierkenntnisse KI-basierte Bildverarbeitung realisieren und auf einer Kamera (als eingebettetes Inferenzsystem) einsetzen kann.

Easy Classification

The EasyDeepLearning library has a simple API and the user can benefit from the power of deep learning with only a few lines of code.

The EasyDeepLearning library includes functions for dataset creation, classifier training and image classification. It is compatible with CPU and GPU processing and able to detect defective products or sort products into various classes with one hundred training images per class.

Schneller-Macher

Die FPGA-Beschleunigerkarte Mustang-F100 basiert auf dem Intel Arria 10 GX1150 FPGA und ist mit 8GB on-board DDR4 RAM ausgestattet. Sie zeigt eine 87 Prozent höhere Performance bei SqueezeNet 1.1 oder 82 Prozent bei Yolo Tiny V1 gegenüber einer Nvidia P4.

Die Mustang Serie an KI-Beschleunigerkarten ist mit ihrer Low Power Architektur und Skalierbarkeit eine Alternative zu GPU-basierten KI-Lösungen. Die Kompatibilität zum OpenVino Toolkit bietet eine einfache Möglichkeit Trainingsmodelle ohne aufwändige Trial&Error an der Edge zu implementieren.

Einfach länger

Bisher ging man bei MIPI/CSI-2 Kameramodulen von lediglich 30cm Kabellänge aus. Dank FPD-Link III und eines Serializer sind jetzt auch Kabellängen bis 15m möglich.