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実績ある人感検出を簡素化

Person Detection at sub 1 mWatt
Posted 01/11/2019 by Hussein Osman

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スマートシティ、ホーム、ファクトリーの発展により、人の存在や位置、動きの正確な証拠を必要とする場面は増えています。産業IoT(IIoT)/インダストリー4.0を使った最新のファクトリでは、安全性が無視されてはいけません。大きな機械の“危険地帯”に人の存在があるでしょうか?それか単純に、省エネのスクリーンがスリープモードにならないようにATMの前に人がいるかどうかを知る必要があるだけかもしれません。 

クラウドへの接続を必要としない、大容量の新しいエッジAIデバイスによって、差別化され、市場性のある機能をもたらすニューラルネットワークをベースにした画像検出システムを組み込むことが容易になってきました。例えば、Lattice sensAIソリューションスタックを使えば、高度なニューラルネットワークエンジンを活用して物体(人の顔、動物、もの)をリアルタイムで検出する設計者は画像センサーベースのアプリケーションが可能になります。したがって、この機能を可能にするために常時インターネット接続サーバーへのアクセスコストが必要な強力クラウドコンピューティングサーバーに頼る必要はありません。

現在、FPGAの並列処理機能を利用して、既存デバイスに大幅なアーキテクチャ上の変更を加えることなく、より多くの計算リソースをネットワークエッジにもたらすことができます。設計者は、消費電力、設置面積、およびコストの制約を満たしたまま、高性能AIデバイスを構築するためにsensAIハードウェアおよびソフトウェアツールを使用しています。オブジェクト検出オブジェクトカウント人感キーフレーズ検出などの一般的なAI使用例向けにLattice sensAIリファレンスデザインおよびデモを使用すると、急速に市場投入までの時間が短縮されるカスタムソリューションを構築できます。

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