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 GmbHDeep-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: Antmicro
Bild: AntmicroRechenleistung vs. SWaP-Faktoren
Neue Embedded Boards, die ebenso leistungsfähig wie ein PC sind, erleichtern nun der PC-basierten industriellen Bildverarbeitung den Wechsel zu Embedded-Vision-Lösungen. Der Nvidia Jetson AGX Xavier kombiniert z.B. eine Leistungskapazität, die der eines PCs gleichkommt (32 tera operations per second) mit einem kompakten Design (87x100mm) und geringem Strombedarf (10W). Linux-basiert und mit einer erhöhten Anzahl von GPU- und CPU-Kernen sowie zusätzlichen spezialisierten Einheiten wie dem Open Source Nvidia (Deep Learning Accelerators) ausgestattet, ist es besonders geeignet für den Einsatz in industriellen Embedded-Systemen. In Kombination mit einem industrietauglichen Kameramodul wie der Alvium-Kameraserie von Allied Vision, ist das System in der Lage, verschiedene PC-basierte Systeme durch eine kompaktere, robustere und Open-Source-freundlichere Embedded- Lösung zu ersetzen. Neben den Vorteilen hinsichtlich der Leistungsfähigkeit und der SWaP-Faktoren (reduced Size, Weight and Power) bringen die Systeme für Machin-Vision-Anwender, die bislang PC-basiert gearbeitet haben, einige Neuerungen mit sich, wie z.B. neue Schnittstellen und Paradigmen der Datenverarbeitung sowie Open-Source-Betriebssysteme, ein oftmals unbekanntes Terrain. Die Alvium 1800er-Serie ist sowohl mit einer MIPI-CSI-2-Schnittstelle, als auch mit einer USB3-Vision-Schnittstelle ausgestattet. Designer können aus umfangreichen Bildverarbeitungsfunktionen wählen, die direkt auf der Kamera ausgeführt werden und die Rechenkapazität des Boards nicht belasten. Neben Video4Linux2 (V4L2) und Direct Register Access ist die Kamerasteuerung auch über GenICam möglich.
Deep Learning mit Nvidia Jetson
Zusammen mit Antmicro hat Allied Vision auf der Vision 2018 ein Embedded-Vision-System für eine Deep-Learning-Anwendung gezeigt. Antmicro ist anerkannter Jetson-Ecosystem-Partner von Nvidia, sowohl im Bereich der Soft- als auch der Hardwaredienstleistungen und entwickelt Edge-KI-Systeme auf fast jeder Art von Plattform, die die Industrie zu bieten hat. Die Anwendung bedient sich künstlicher Intelligenz zur Identifizierung und Verfolgung von Personen und Objekten in Echtzeit. Die entsprechenden Deep-Learning-Algorithmen für die Erkennung von Personen wurden von Antmicro geliefert. Für die Real-Time-Analyse wird die Schnelligkeit und Leistungsfähigkeit des neuen Nvidia Jetson AGX Xavier sowie die Bandbreite der MIPI-CSI-2-Schnittstelle der Alvium-Kamera genutzt. Während das Kameramodul die Bildverarbeitungsaufgaben übernimmt, hat Antmicro mit der Entwicklung des V4L2-Kameratreibers, der eine maximale Code-Wiederverwendung und Transparenz ermöglicht, für die reibungslose Anbindung an das Jetson Xavier Developer Kit sowie an ihr Carrier-Board gesorgt. Typische Einsatzbereiche für die Anwendung zur Personenerkennung sind autonome Fahrzeuge oder People Counting zur Analyse von Besucher- und Kundenströme. Außerdem könnte ihr Einsatz in automatisierten Produktionsprozessen zur Vermeidung von Unfällen dienen, indem Maschinen oder Roboterarme ein Stoppsignal erhalten, sobald sich eine Person dem Gefahrenbereich nähert.
Bild: AntmicroRechenleistung vs. SWaP-Faktoren
Neue Embedded Boards, die ebenso leistungsfähig wie ein PC sind, erleichtern nun der PC-basierten industriellen Bildverarbeitung den Wechsel zu Embedded-Vision-Lösungen. Der Nvidia Jetson AGX Xavier kombiniert z.B. eine Leistungskapazität, die der eines PCs gleichkommt (32 tera operations per second) mit einem kompakten Design (87x100mm) und geringem Strombedarf (10W). Linux-basiert und mit einer erhöhten Anzahl von GPU- und CPU-Kernen sowie zusätzlichen spezialisierten Einheiten wie dem Open Source Nvidia (Deep Learning Accelerators) ausgestattet, ist es besonders geeignet für den Einsatz in industriellen Embedded-Systemen. In Kombination mit einem industrietauglichen Kameramodul wie der Alvium-Kameraserie von Allied Vision, ist das System in der Lage, verschiedene PC-basierte Systeme durch eine kompaktere, robustere und Open-Source-freundlichere Embedded- Lösung zu ersetzen. Neben den Vorteilen hinsichtlich der Leistungsfähigkeit und der SWaP-Faktoren (reduced Size, Weight and Power) bringen die Systeme für Machin-Vision-Anwender, die bislang PC-basiert gearbeitet haben, einige Neuerungen mit sich, wie z.B. neue Schnittstellen und Paradigmen der Datenverarbeitung sowie Open-Source-Betriebssysteme, ein oftmals unbekanntes Terrain. Die Alvium 1800er-Serie ist sowohl mit einer MIPI-CSI-2-Schnittstelle, als auch mit einer USB3-Vision-Schnittstelle ausgestattet. Designer können aus umfangreichen Bildverarbeitungsfunktionen wählen, die direkt auf der Kamera ausgeführt werden und die Rechenkapazität des Boards nicht belasten. Neben Video4Linux2 (V4L2) und Direct Register Access ist die Kamerasteuerung auch über GenICam möglich.
Allied Vision Technologies GmbH
Dieser Artikel erschien in inVISION 1 2019 - 20.03.19.Für weitere Artikel besuchen Sie www.invision-news.de
