Rockchip lansira tehnološko rešitev za zaznavanje ciljev, ki temelji na globokem učenju za pospešitev komercialnega procesa vrhunske UMETNE inteligence RK3399

16. maja 2018 je Rockchip izdal tehnološko rešitev za odkrivanje tarč, ki temelji na globokem učenju, ki deluje na njegovi platformi čipov RK3399, ki lahko zagotovi navidezno rešitev na ključ za vrhunsko industrijo umetne inteligence in lahko podpira sisteme Android in Linux. . Hitrost zaznavanja cilja doseže več kot 8 sličic/sekundo.

Na področju umetne inteligence je odkrivanje tarč zelo priljubljena raziskovalna smer. Zaznavanje ciljev se nanaša na lociranje in razvrščanje ciljnih predmetov na slikah ali videoposnetkih. Za stroje je težko neposredno pridobiti abstrakten koncept in pozicioniranje objektov iz matrike slikovnih pik RGB, kar prinaša velike izzive aplikacijam umetne inteligence AI.

Trenutno so glavne raziskovalne in razvojne smeri tehnologije umetne inteligence: zaznavanje obrazov, zaznavanje človeškega telesa, zaznavanje vozil, zaznavanje dvodimenzionalne kode in prepoznavanje kretenj itd., ki se lahko široko uporabljajo pri spremljanju, inteligentnem transportu, novi maloprodaji , naravna interakcija itd. Osnova je tehnologija zaznavanja objektov. Tehnologija zaznavanja ciljev, ki temelji na globokem učenju, ima visoko natančnost in robustnost, vendar je računalniška obremenitev razmeroma velika in je ni mogoče dolgo časa praktično uvesti in uporabljati v vgrajenih napravah.

 

Kot odgovor na trg umetne inteligence in tehnične potrebe je Rockchip posebej optimiziral omrežje MobileNet SSD na zmogljivi platformi RK3399, tako da visokonatančni MobileNet SSD300 1.0 deluje s hitrostjo več kot 8 sličic, MobileNet pa z nekoliko nižja natančnost in večja hitrost SSD300 0,75 deluje pri več kot 11 sličicah na sekundo. Hitrost teka v skoraj realnem času prinaša osnovno tehnologijo umetne inteligence zaznavanja ciljev v praktično uporabo v vgrajenem terminalu.

Ta tehnična rešitev poleg hitrosti delovanja v skoraj realnem času podpira model TensorFlow Lite, ki ga izvozi Googlovo usposabljanje TensorFlow Object Detection. Trenutno obstaja veliko število primerov uporabe, ki temeljijo na zaznavanju predmetov TensorFlow in zajemajo vse vrste zaznavanja od obraza do predmeta, kar je eno najbolj priročnih in priljubljenih ogrodij za zaznavanje ciljev v industriji.



Rockchipova tehnološka rešitev za odkrivanje tarč za globoko učenje, ki temelji na platformi čipov RK3399, lahko hkrati podpira sistem Android ali Linux, izboljša uporabniško izkušnjo izdelkov AI z uporabo tehnologije za odkrivanje tarč, močno skrajša raziskovalni in razvojni cikel ter pomaga pri umetni inteligenci višjega razreda. inteligentni izdelki, ki bodo čim prej prišli na trg.