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OpenCV AI Kit : potente sistema di intelligenza artificiale spaziale open-source



In che modo questo potente sistema di intelligenza artificiale spaziale open-source accelera le funzioni di Computer Vision


Con una visione per migliorare le funzioni di visione artificiale, il suo 20 ° anniversario, ha introdotto un OpenCV AI Kit MIT con licenza , sulla base di Intel Myriad X . Integrando l’AI spaziale, questa scheda OpenCV AI Kit (OAK) accelererà le funzioni di visione del computer come il rilevamento di oggetti, identificando le distanze tra due oggetti, la classificazione delle immagini, contando le persone per nominarne alcune.

Iniziato come soluzione tecnologica per il problema della sicurezza della vita degli incidenti dei ciclisti sulle strade, questo progetto si è successivamente ampliato con una migliore comprensione della combinazione di percezione della profondità con intelligenza artificiale e incorporando la combinazione in un prodotto. E quindi, questo kit comprende hardware, software e formazione AI che aiuteranno le aziende a migliorare i propri prodotti con centrali CV.

OpenCV AI Kit – Costruire la piattaforma
Lavorando sul chip Intel Movidius Myriad X , OAK è costituito da hardware – OAK-1 e OAK-D e componenti software – software API. Mentre una singola fotocamera di OAK-1 può eseguire l’inferenza neurale della classificazione delle immagini e del rilevamento degli oggetti, le unità multiple della fotocamera di OAK-D con risoluzione 4k a 60 fps offrono funzionalità 3D avanzate per il rilevamento della profondità in tempo reale.

Le funzioni di visione artificiale richiedono processori enormi e molta potenza di elaborazione. Tuttavia, la scheda OAK di OpenCV afferma di consumare meno energia ed è il modo più rapido e affidabile per integrare l’IA spaziale nei progetti. Inoltre, questi chip AI integrati includono modelli di deep learning che eliminano i problemi di sicurezza e latenza che potrebbero derivare dall’infrastruttura cloud.


A differenza di altre soluzioni Myriad X, il dispositivo OAK sfrutta tutto il potenziale della VPU e questa soluzione open source ha un potenziale immenso per la comunità OpenCV. Non solo questa soluzione può rivelarsi utile per lo sviluppo di telecamere intelligenti industriali, ma può anche aiutare a creare progetti di intelligenza artificiale spaziale per prevenire incidenti stradali.


Inoltre, la tavola OAK è dotata di una copertura in rete neurale che consente di svolgere alcune funzioni specifiche come rilevare le persone con / senza maschera, riconoscere la loro età, rilevare le caratteristiche facciali come mento, bocca ecc. E rilevare i pedoni. Queste attività particolari possono anche essere personalizzate di conseguenza, addestrando i propri modelli DL con set di dati disponibili e usando OpenVINO per distribuirli.

Entrambi i componenti hardware supportano host Linux, macOS e Windows, rendendolo abbastanza versatile per qualsiasi flusso di prototipazione, nonostante le dimensioni. Un editor basato su nodi nel dispositivo semplifica il processo di intelligenza artificiale spaziale in più passaggi di colture e zoom. E, grazie al suo software API, sceglie di eseguire tutte le attività del CV in modo arbitrario.

Utilizzo di OAK-D per i risultati dell’IA spaziale
Secondo il documento della campagna Kickstarter della società , i due modi per ottenere risultati precisi sull’IA spaziale da OAK sono: Inferenza neurale monoculare e Inferenza neurale stereo. Mentre l’inferenza neurale monoculare viene eseguita su una singola telecamera fusa con profondità stereo, l’inferenza neurale stereo gestisce le telecamere multiple di OAK-D per fornire agli utenti i dati di posizionamento 3D.
Esempio di inferenza neurale stereo in esecuzione su OAK-D
Questo esempio evidenzia come il rilevamento del volto di una persona corre parallelo su entrambe le telecamere del dispositivo.

Inoltre, la società afferma che per entrambi i casi di acquisizione di risultati di intelligenza artificiale spaziale da OAK-D è possibile addestrare su reti neurali standard 2D. OAK-D è stato progettato per fornire risultati 3D accurati anche mentre il modello è addestrato su set di dati 2D.


L’IA spaziale può essere eccezionalmente vantaggiosa non solo per il rilevamento di oggetti ma anche per la distanza e la profondità coinvolte. Il progetto prevede alcuni sconti anticipati per i mattinieri interessati a una soluzione come questa e sollecita un numero maggiore di aziende a costruire progetti intelligenti e innovativi che uniscano il potere dell’inferenza neurale alla percezione della profondità.

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