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People Detection

Integriertes Embedded-Vision-System für Deep Learning

Antmicro und Allied Vision haben auf der Vision eine Deep-Learning-Anwendung gezeigt. Diese bedient sich KI zur Identifizierung und Verfolgung von Personen und Objekten in Echtzeit und setzt auf die neue Alvium-Kameraserie sowie den Nvidia Jetson AGX Xavier.

Bild: Allied Vision Technologies GmbHBild: Allied Vision Technologies GmbH

Deep-Learning-Algorithmen und neuronale Netzwerke erhöhen die Anforderungen an die Rechenleistung und Schnelligkeit von Systemen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen hinsichtlich der Integrierbarkeit in ein Gesamtsystem.

Bild: AntmicroBild: Antmicro
Bild 1 | Die Deep-Learning-Anwendung zur Identifizierung und Verfolgung von Personen und Objekten in Echtzeit nutzt das Alvium-Kameramodul.

Dies kann eine industrielle Anlage aber auch ein mobiles Gerät oder Roboter sein. Ein möglichst kompaktes und flexibles Design sowie ein möglichst niedriger Stromverbrauch sind Voraussetzungen für eine einfache Integration. Klassische Machine-Vision-Anwendungen basierten aber bislang überwiegend auf dem Einsatz von Industrie-PCs, da nur diese die erforderte Leistungsfähigkeit und Bildqualität lieferten. Nur schleppend werden die Vorteile der sich schnell entwickelnden Welt der Edge-KI-Systeme, die in erster Linie ARM- und Linux-basiert sind, auch in der industriellen Bildverarbeitung genutzt. Einer der Hauptgründe, warum der Wechsel zur neuen Technologie sich verzögert, liegt in der geringeren absoluten Leistung der Systeme - auch wenn das Verhältnis der Leistung zum Energiebedarf sogar besser als bei PC-basierten Systemen ist. Hier gilt es, das richtige Gleichgewicht zwischen Performance und Energiebedarf zu finden: Ist die Leistung zu schwach, läuft die Anwendung nicht. Ist der Stromverbrauch zu hoch, muss das System kontinuierlich an eine Stromquelle angeschlossen werden.

Allied Vision Technologies GmbH

Dieser Artikel erscheint in inVISION 1 2019 - 20.03.19.
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