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


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. 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.

Rechenleistung vs. SWaP-Faktoren

Neue Embedded Boards, die ebenso leistungsfähig wie ein PCs 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.

Bild 2 | Für die Real-Time-Analyse wird der Nvidia Jetson AGX Xavier genutzt, während die Alvium-Kamera die Vision-Aufgaben übernimmt. (Bild: (Bild: Antmicro)

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 Hardware-Dienstleistungen 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 Produktionsprozesse zur Vermeidung von Unfällen dienen, indem Maschinen oder Roboterarme ein Stoppsignal erhalten, sobald sich eine Person dem Gefahrenbereich nähert.

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