从开发套件到部署 – 全包式 AI

July 10, 2019 John Koon

人工智能IIoT计算机视觉

在 2017 年,工伤使保险公司赔偿了大约 1610 亿美元。当然,对工人健康和安全的影响不能用这个数字来衡量。因此,许多工作场所要求穿戴防护装备,例如头盔、背心、手套和面罩。但是,强制实施这些政策是一个难题。另外,让工作人员随时监控工人不切实际。一些工作场所距离太远、不同的工作区域数目太多或者工作时间无法预测。

那么,怎样提高工人的安全呢?

AI 视觉是明智的答案

随着人工智能 (AI) 和计算机视觉技术的发展进步,更好的解决方案已经出现。

视频 1 中所示,强制实施安全政策可通过计算机视觉自动进行。工人在进入受限制区域之前,必须穿戴好强制要求的防护装备。系统还会使用面部识别技术来确保只有具备相应资质的人员才能进入该场所。

 

视频 1. 计算机视觉可以强制实施穿戴防护装备政策。

 

但是,在部署此类系统时,开发人员和解决方案集成商面临着诸多难题。在边缘平台上开发 AI 需要大量资源和工具。另外,实施机器学习非常复杂并且耗时耗力。

AI 系统可能需要成千上万幅图像来学习实时分析和响应所需的相应对象或操作。(要了解有关计算机视觉和 AI 发展的更多信息,请阅读从创建原型到正式投产 – AI 的边缘历程。)

简化计算机视觉和 AI 部署

UP ! Bridge the Gap 是 AAEON Technology 的一个部门,创建了 AI Vision Development Kit 来帮助开发人员和解决方案集成商快速实施和部署计算机视觉解决方案。该套件是久经考验的现成解决方案,包含了启动 AI 项目所需的一切。

另外,它提供了一个经过预先训练的解决方案。这个解决方案专为工业安全应用而设计,设计理念是提供开箱即用的演示系统。

“UP AI Safety Development Kit 是一个全包式解决方案,使开发人员能够立即为客户提供概念证明,” AAEON IoT Alliance 总监 Aling Wu 说道,“而对于那些希望进行进一步 AI 开发的用户,我们提供了可以让他们工作起来更轻松的工具。”

人工智能, 工业物联网, 计算机视觉
图 1. UP AI Safety 使用英特尔® 及第三方工具和技术来加快上市时间。

开箱即用型 AI

图 2 中所示,该套件在紧凑的铝制机箱单元中包含基于英特尔® 的硬件和一个 USB 高清摄像头。附带提供的 AI 软件经过预先训练,可以识别各种形状、颜色和材质的头盔、背心、手套和面罩。

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图 2. UP AI Safety Kit 旨在提供快速试验。

硬件包含两个主板。基本平台围绕英特尔凌动® 处理器构建。扩展卡 UP AI Core X 使用基于英特尔® Movidius Myriad 处理器来提供推理工作负载的插件加速。这些模块使开发人员能够根据应用需要来选择部署采用不同硬件配置的 AI。

该解决方案针对各种工业应用进行了优化,其包含了快速投入工作所需的系统和软件工具:

“开发人员或解决方案集成商可以获得英特尔及其他生态系统合作伙伴提供的所有工具。但是,开发含有 AI 和深度学习的计算机视觉解决方案需要很长的时间,工作量大,而且需要专业知识,” Aling Wu 说道,“对于那些对 AI 了解不多的用户而言,这个解决方案是他们开始工作的不二之选。”

社区共享

UP 是适合专业“创客”和“创新者”的品牌。UP Garage Team 是一个独立的硬件和软件工程师团队,他们在创客市场与标准工业和嵌入式市场之间架桥铺路。

借助分享的想法和经验,他们正在打造一个独一无二的物件:将英特尔技术的优势与“创客”外形的优势融入一块主板中。

有关 UP Squared AI Vision X Developer Kit 的更多信息,请访问英特尔开发人员专区

作者简介

John Koon

John Koon’s current roles include embedded technology research and publication. He was the Editor-in-Chief of the RTC Magazine and COTS Journal. Additionally, he has published numerous technical articles, blogs, and ebooks. His areas of research include aviation, AI, autonomous driving, robotics, automation, medical innovations, wireless technology (including 5G and low-power WAN, fog computing (beyond cloud), IoT, NB-IoT, and LoRaWAN), cybersecurity, blockchain, M2M, software, aerospace, manufacturing, and COTS advancements. He holds a BS in engineering (California State Polytechnic University, Pomona) and an MBA (San Diego State University), and had 20 years of management experience.

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