Rockchip toob turule sügaval õppimisel põhineva sihtmärgi tuvastamise tehnoloogialahenduse, et kiirendada tipptasemel tehisintellekti RK3399 kaubanduslikku protsessi

16. mail 2018 avaldas Rockchip oma RK3399 kiibiplatvormil töötava sügava õppepõhise sihtmärkide tuvastamise tehnoloogialahenduse, mis võib pakkuda tipptasemel tehisintellekti tööstusele peaaegu võtmed kätte lahendust ning toetab nii Androidi kui ka Linuxi süsteeme. . Sihttuvastuskiirus ulatub üle 8 kaadri sekundis.

Tehisintellekti valdkonnas on sihtmärkide tuvastamine väga populaarne uurimissuund. Sihtmärgi tuvastamine viitab sihtobjektide asukoha määramisele ja klassifitseerimisele piltidel või videotes. Masinate jaoks on keeruline saada RGB pikslimaatriksist objektide abstraktset kontseptsiooni ja positsioneerimist, mis toob tehisintellekti rakendustele suuri väljakutseid.

Praegu on tehisintellekti tehnoloogia peamised uurimis- ja arendussuunad: näotuvastus, inimkeha tuvastamine, sõidukite tuvastamine, kahemõõtmeline koodituvastus ja žestituvastus jne, mida saab laialdaselt kasutada monitooringus, intelligentne transport, uus jaekaubandus. , loomulik interaktsioon jne. Aluseks on objektide tuvastamise tehnoloogia. Süvaõppel põhineval sihtmärgi tuvastamise tehnoloogial on kõrge täpsus ja töökindlus, kuid arvutuskoormus on suhteliselt suur ning seda ei saa manusseadmetes pikka aega praktiliselt juurutada ja rakendada.

 

Vastuseks tehisintellekti tehisintellekti turule ja tehnilistele vajadustele on Rockchip spetsiaalselt optimeerinud MobileNet SSD võrgu võimsal RK3399 platvormil, nii et ülitäpne MobileNet SSD300 1.0 töötab kaadrisagedusega üle 8 kaadri ja MobileNet koos kaadrisagedusega. veidi madalam täpsus ja suurem kiirus SSD300 0,75 töötab kiirusega üle 11 kaadrit sekundis. Kvaasireaalajas jooksukiirus toob sihtmärgi tuvastamise põhilise AI tehnoloogia praktilise kasutusse sisseehitatud terminalis.

Lisaks peaaegu reaalajas jooksvale kiirusele toetab see tehniline lahendus TensorFlow Lite mudelit, mis on eksporditud Google'i TensorFlow Object Detection koolituse kaudu. Praegu on olemas suur hulk TensorFlow objektituvastusel põhinevaid kasutusjuhtumeid, mis hõlmavad igasuguseid tuvastamist näost objektini, mis on tööstuses üks mugavamaid ja populaarsemaid sihtmärkide tuvastamise raamistikke.



Rockchipi süvaõppe sihtmärkide tuvastamise tehnoloogialahendus, mis põhineb RK3399 kiibiplatvormil, võib toetada samaaegselt Androidi või Linuxi süsteemi, parandada tehisintellekti toodete kasutajakogemust, kasutades sihtmärgi tuvastamise tehnoloogiat, lühendada oluliselt uurimis- ja arendustsüklit ning aidata kaasa tipptasemel tehisintellektile. intelligentsed tooted jõuavad turule niipea kui võimalik.