Developer-Kit für Machine Vision AI an der Edge

Vision-KI für Edge Computing

Doch wie können Entwickler IoT-Anwendungen und -Geräte schnell und problemlos implementieren, damit Unternehmen von den Vorteilen von Edge Computing möglichst zügig profitieren können? Die Antwort darauf heißt Vizi-AI. Das SDK bietet die technischen Voraussetzungen, um die Vorteile von Edge Computing auszuschöpfen. Vizi-AI ist ein kleiner KI-Computer, der speziell für Entwickler entworfen wurde. Das SDK kombiniert Hardware und Software – und bietet so einen Ausgangspunkt für den Einsatz von Bildverarbeitungs-KI direkt an der Edge. Vizi-AI lässt sich für eine Vielzahl industrieller Anforderungen skalieren. Dabei wird immer dieselbe Software eingesetzt, aber je nach Bedarf eine entsprechend leistungsfähigere Hardware. Zu dem Kit gehören eine Reihe von vorgefertigten OpenVino-kompatiblen Modellen für Machine Learning, die sich Out-of-the-Box nutzen lassen. Das OpenVino Toolkit optimiert Deep Learning-Workloads auch über die Intel Architektur hinaus und erlaubt eine schnelle Installationen von der Edge bis zur Cloud. Die Edge-Software von Adlink bietet zudem über die Data River Software erweiterte Funktionen von OpenVino und gewährleistet einen dynamischen und sicheren Datenfluss. Anwender können darüber hinaus eine vorinstallierte Auswahl eigener Modelle dank des Edge Model Manager hinzufügen. Zu den weiteren Bestandteilen des Kits gehören Intel Atom-basierte SMARC Computermodule mit Intel Movidius MyriadX VPU und 40 Stiftsteckern. Das Adlink Edge Profile gewährleistet eine unkomplizierte Anwendererfahrung beim Management von Endgeräten und Applikationen. Einmal installiert, lässt sich eine Vielzahl von Bilddaten sammeln und analysieren, ob zu Trainingszwecken oder um neue Modelle zu entwickeln, hochzuladen und zu nutzen.

Fazit

Dank Vizi-AI lässt sich die Vernetzung von Anwendungen und Geräten für das IoT beschleunigen und vereinfachen. Das Sammeln und die Verarbeitung der Daten an der Edge entlasten Rechenzentren und Bandbreite. Gleichzeitig erhalten die Firmen belastbare Informationen und können flexibler agieren. Da Edge AI eine relativ neue Technologie ist, besteht noch kein einheitlicher Standard hinsichtlich Anwendungen und Systemen. In Zusammenarbeit mit Intel ist Adlink derzeit dabei, entsprechend offene Angebote zu entwickeln, die sich zu einem Standard entwickeln könnten.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Basler AG
Bild: Basler AG
Details bei 80m/min

Details bei 80m/min

Bei der Herstellung von Batteriezellen ist eine hohe Qualität in allen Prozessschritten entscheidend, um den Materialausschuss zu reduzieren. Digitale Bildverarbeitungslösungen von Basler eröffnen Möglichkeiten, auch kleinste Defekte bei der Elektrodenbeschichtung zuverlässig zu erkennen.

Bild: Vision Components
Bild: Vision Components
Eingebettet

Eingebettet

Eingebettete Bildverarbeitungssysteme sind hochintegrierte Single Board Computer, die zusammen mit Kameratechnik ein Vision System ergeben, das nicht der klassischen komponentenbasierten PC-Technik und -struktur entspricht. Derartig spezialisierte Embedded Vision Systeme sind kompakter, kostengünstiger, energiesparender, oft auch leistungsfähiger und auf ihre Arbeitsumgebung angepasst.

Bild: Mercedes-Benz Group AG
Bild: Mercedes-Benz Group AG
Kurzzeit-Röntgen

Kurzzeit-Röntgen

Zusammen mit dem Fraunhofer EMI hat Mercedes-Benz den weltweit ersten Röntgencrash mit einem realen Pkw durchgeführt. Mit der Kurzzeit-Röntgentechnologie lassen sich hochdynamische innere Deformationsvorgänge mit bis zu 1.000fps darstellen, was die Technologiedemonstration in der EMI-Forschungscrashanlage bei Freiburg gezeigt hat. Bisher unsichtbare Verformungen und ihre exakten Abläufe werden so transparent.

Bild: ©Ryan/stock.adobe.com
Bild: ©Ryan/stock.adobe.com
Potenziale des Quantencomputings für die Bildverarbeitung

Potenziale des Quantencomputings für die Bildverarbeitung

Das Versprechen des Quantencomputings, komplexe Probleme mit bisher unerreichter Geschwindigkeit zu lösen, eröffnet neue Horizonte in zahlreichen Bereichen. Auch in der Bildverarbeitung könnten die Prinzipien der Quantenmechanik und deren Anwendung in Quantenalgorithmen zu signifikanten Fortschritten führen. Doch während die theoretischen Grundlagen vielversprechend sind, steht die praktische Umsetzung noch vor einigen Herausforderungen.