Tutvustame uut tehisintellektiga kaamerat – väga kohandatavat suure jõudlusega kaamerat, mis võib viia teie masinnägemise projektid järgmisele tasemele. Täiustatud tehisintellekti algoritmide ja kiipidega suudab see kaamera hõlpsasti ära tunda ja kohandada erinevaid valgus- ja värvitingimusi, pakkudes teile iga kord parimaid tulemusi. Selle võimsad pilditöötlusfunktsioonid võimaldavad teil kohandada kaamera sätteid, et saada täiuslikud võtte- ja objektituvastustulemused olenemata keskkonnast.

  • Sisse ehitatud arvuti

  • Kahe kaamera sensori võimalus

  • Linux operatsioonisüsteem

  • Lai valik sensoreid ja optikat

  • Reaalaja AI võimekusega

  • Erinevad väljundreshiimid

  • Erinev andmete talletus

  • Ilmastiku kindel

  • POE toide

  • 4G ja 5G võimekus

  • Andmehoidla

  • Kasutajaliides kaameras

AI kaamera

Visioline AI kaamera sobib suurepäraselt masinnägemisprojektide jaoks oma kohandatavate funktsioonide ja valmidusega arendada masinnägemislahendusi. Andur ja objektiiv on objekti täpse tuvastamise jaoks üliolulised. Selle kaamera AI-toega paindlikkus võimaldab andmeid töödelda kaamera sees. See vähendab võrguliiklust ja võimaldab töödelda töötlemata kujutise sisendandmeid. Enam pole kodeerimise/dekodeerimise kadu.

Miks valida see lahendus?

Väike voolutarve. Soodne. Lihtne paigaldada. Kohandatav. Paindlik konfiguratsioon. Lihtne välja töötada lahendusi.

Kaamera sisaldab uusimat masinnägemise tehnoloogiat – NVidia Jetsoni mooduleid. Jetsoni moodulid pakuvad juhtivat jõudlust koos võimalusega töödelda mitut närvivõrku paralleelselt reaalajas. See võimaldab kiiremat ja täpsemat näotuvastust, objektide jälgimist ja liigutuste tuvastamist. Jetsoni moodulid on ideaalne valik mis tahes nägemislahenduse jaoks. Jetsoni moodulid on loodud olema energiasäästlikud ja pakkuma pikemat eluiga.

Kas otsite kaamerat, mis saaks kasutada Jetson-Inference, TensorFlow, YOLO ja muid AI funktsioone? Meie kaamera on ideaalne lahendus kasutajatele, kes peavad salvestama suure hulga andmeid ja soovivad hoida kaameras ka kasutajaliideseid. Integreerimisvõimalused võimaldavad paljudel rakendustel masinnägemise kasu saada.

NVIDIA Jetson on terviklik moodulsüsteem (SOM), mis sisaldab GPU-d, protsessorit, mälu, toitehaldust, kiireid liideseid ja palju muud. Visioline lisas andurid, objektiivi, korpuse, POE ja tarkvara.

Masinanägemise projekti elluviimine hõlmab mitut põhietappi:

Määratlege probleem: iga masinnägemisprojekti esimene samm on probleemi selgelt määratlemine, mida proovite lahendada. See hõlmab konkreetse ülesande kindlaksmääramist, mida masinnägemissüsteem täidab, samuti kõiki piiranguid või nõudeid, mida tuleb arvesse võtta.

Riistvara valimine: sõltuvalt konkreetsest ülesandest, mida proovite täita, peate valima oma masinnägemissüsteemi jaoks õige riistvara. See võib hõlmata kaameraid, valgustust ja muud nõutavat erivarustust.

Valige tarkvara: Järgmiseks peate valima tarkvara, mida kasutatakse piltide töötlemiseks ja soovitud teabe eraldamiseks. See võib hõlmata pilditöötlusteeke, masinõppe algoritme ja muid vajalikke tarkvaratööriistu Andmete kogumine ja märgistamine: masinõppemudeli koolitamiseks peate koguma ja märgistama suure andmestiku pilte. See võib hõlmata piltide käsitsi märgistamist soovitud teabega või automatiseeritud tööriistade kasutamist.

Treenige mudelit: kui teil on piisavalt andmeid, saate neid kasutada masinõppemudeli õpetamiseks soovitud ülesande täitmiseks. See võib hõlmata mudeli arhitektuuri ja hüperparameetrite kohandamist, et optimeerida selle jõudlust.

Testimine ja kinnitamine: pärast mudeli väljaõpetamist on oluline seda põhjalikult testida ja valideerida, et tagada selle täpne ja usaldusväärne toimimine. See võib hõlmata täiendavate andmete kogumist ja nende kasutamist mudeli toimivuse hindamiseks.

Süsteemi juurutamine: kui masinnägemissüsteem on välja töötatud ja testitud, saab seda soovitud ülesande täitmiseks reaalses maailmas kasutusele võtta. See võib hõlmata selle integreerimist olemasolevatesse süsteemidesse või kohandatud riist- ja tarkvara ehitamist, et toetada selle toimimist.

Üldiselt nõuab masinnägemise projekti rakendamine hoolikat planeerimist ja tähelepanu detailidele, et tagada süsteemi töökindlus ja tõhusus.