Deep Learning (DL) hat die Möglichkeiten von Embedded Vision grundlegend verändert. Vergleichen wir es jedoch zunächst mit Machine Learning (ML). ML beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, Datenmuster zu erkennen und dabei kontinuierlich daraus zu lernen. Auch wenn ML-Algorithmen nicht explizit programmiert sind, benötigen sie dennoch vordefinierte Regeln, um bestimmte Aufgaben auszuführen und Muster zu verstehen.
DL ist eine fortgeschrittenere und anspruchsvollere Teilmenge von (ML), die auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk basiert. DL-Algorithmen erfordern deutlich weniger menschliches Eingreifen, da das gewünschte Anwendungsergebnis als Eingabe bereitgestellt wird, damit die Maschine die Details zur Erreichung des Ergebnisses ausarbeiten kann. Daher sind DL-basierte Anwendungen auf große Datensätze angewiesen, um intelligente Interpretationen in Echtzeit zu ermöglichen.
In diesem Blog erhalten Sie Einblicke in DL-basierte KI-Kameras, wie sie funktionieren und wo sie eingesetzt werden. Außerdem erfahren Sie mehr über SMARTOdin22_PoE_IP67, die hochmoderne intelligente KI-Kamera von e–con Systems .
Was ist eine DL-betriebene KI-Kamera?
Eine Deep-Learning-Kamera (oder KI-Kamera) ist mit KI-Leistung ausgestattet, um Klassifizierungen wie Menschen, Fahrzeuge und mehr zu verstehen. Durch das Verständnis dieser Klassifizierungen verfügen sie über datenreiche Entscheidungsfähigkeiten, um Bewegungen zu erkennen und qualitativ hochwertige Bilder aufzunehmen, wobei irrelevante Informationen vermieden werden.
Wenn es um Deep Learning geht, beschränken sich viele auf die Software und Algorithmen, die zur Implementierung von DL/ML-Techniken verwendet werden. Hardwarekomponenten spielen jedoch eine ebenso wichtige Rolle bei der Erfassung der notwendigen Daten, die diese Computeranwendungen oder Edge-basierten Prozessoren zur Analyse und Entscheidungsfindung benötigen.
Lesen Sie: Ein detaillierter Blick auf die Verwendung von KI in eingebetteten Smartkameras
Hauptfunktionen einer Deep Learning-KI-Kamera
Eine Deep-Learning-KI-Kamera verfügt über integrierte Bildgebungsfunktionen – einschließlich der Klassifizierung, Verarbeitung und Segmentierung von Bildern. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten einer KI-Kamera aufgeführt:
Bildklassifizierung
Wie bereits erwähnt, können KI-Kameras Bilder automatisch verschiedenen Klassifizierungen zuordnen, um das richtige Bild zum richtigen Zeitpunkt zu identifizieren und aufzunehmen. So lassen sich beispielsweise beschädigte Waren am Fließband in einem Lager erkennen.
Bilderkennung
KI-Kameras können jedem Pixel eine bestimmte Klassifizierung zuordnen und so die schnelle Identifizierung mehrerer Objekte auf einem einzigen Bild ermöglichen. Diese Funktion ermöglicht eine sofortige Objekterkennung und hilft bei der Bestimmung von Größe, Form, Typ und anderen Eigenschaften von Objekten. Ein Beispiel hierfür wäre die automatische Identifizierung von Objekten, die in einem autonomen Kassensystem in einen Einkaufswagen fallen.
Bildverarbeitung
In einem Deep-Learning-Kamerasystem erfasst die Kamera Bilddaten, während High-End-Prozessoren wie die NVIDIA Jetson-Serie diese Informationen verarbeiten, um daraus Schlussfolgerungen am Edge abzuleiten. Die verarbeiteten Daten können unmittelbar für automatisierte Entscheidungen genutzt werden.
Lesen Sie: Was ist Edge-KI und welche Anwendungen gibt es?
Welche Rolle spielt TOPS in KI-Kameras?
TOPS steht für Tera Operations Per Second und ist eine Kennzahl zur Quantifizierung der Rechenleistung von Prozessoren. TOPS spielt bei KI-Kameras eine entscheidende Rolle, da es die Leistungsfähigkeit von KI-bezogenen Aufgaben direkt beeinflusst.
Hohe TOPS-Werte in einem Prozessor weisen auf eine höhere Leistungsfähigkeit hin und eignen sich daher für Anwendungen, die intelligente Echtzeitverarbeitung erfordern. Zu den wichtigsten TOP-Komponenten in KI-Kameras gehören:
- Bessere Bildgebung : Die von TOPS quantifizierte Rechenleistung kann genutzt werden, um Bildgebungsfunktionen wie Rauschunterdrückung, Dynamikbereichsanpassung und Bildstabilisierung zu verbessern. Dadurch können sich KI-Kameras besser an unterschiedliche Lichtverhältnisse anpassen.
- Leistungsmessung: TOPS misst direkt die Fähigkeit des KI-Prozessors, eine Billion Rechenoperationen pro Sekunde auszuführen. Dies ist bei KI-Kameras von entscheidender Bedeutung, da dort die Verarbeitung riesiger Datenmengen in Echtzeit für Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und Videoanalyse erforderlich ist.
- Effizienz von KI-Aufgaben: Höhere TOPS-Werte weisen auf eine höhere Kapazität eines Prozessors zur Verarbeitung komplexer KI-Algorithmen hin. Dadurch können erweiterte KI-Funktionen wie Echtzeit-Gesichtserkennung mit minimaler Latenz ausgeführt werden.
- Energieoptimierung: KI-Kameras arbeiten häufig in Umgebungen, in denen der Stromverbrauch eine wichtige Rolle spielt. Prozessoren mit einem höheren TOPS pro Watt sind energieeffizienter, sodass KI-Kameras mehr Berechnungen mit weniger Stromverbrauch durchführen können.
Wichtige Embedded Vision-Anwendungsfälle einer KI-Kamera
Verkehrsmanagement
Intelligente Verkehrssysteme sind für die moderne Stadtplanung von entscheidender Bedeutung. Sie verhindern Verkehrsstaus und Überfüllung und reduzieren die Zahl tödlicher Unfälle deutlich. Durch die Integration von Deep-Learning-basierter Bildsegmentierungsfunktionalität können diese Systeme visuelle Informationen in Echtzeit analysieren.
Daher kann eine KI-Kamera problemlos Fahrzeuge segmentieren/verfolgen, die Verkehrsdichte schätzen, die Einhaltung von Geschwindigkeitsbegrenzungen überwachen usw.
Lesen Sie: Die richtige Kameralösung für intelligentes Verkehrsmanagement auswählen
Intelligente Landwirtschaft
Bei Auto-Farming-Systemen liegt die Leistung im Detail, denn selbst kleinste Fehlinformationen können zu Geschäftsverlusten oder Mehrausgaben führen. Daher basieren ihre KI-Kameralösungen auf leistungsstarken Deep-Learning-Algorithmen.
Von diesen KI-Kameras wird erwartet, dass sie kleinste Details wie Pflanzenwachstum, Bodenqualität, Krankheiten usw. erfassen und wichtige Teile des landwirtschaftlichen Prozesses automatisieren.
Lesen Sie: Wie Kameras die Sicht in modernen Agrarrobotern ermöglichen
Automatisierte Sportübertragung
KI-Kameras haben die Übertragung von Sportereignissen für Zuschauer auf der ganzen Welt revolutioniert. Von Fußball und Baseball bis hin zu Cricket und Basketball werden einfach zu implementierende KI-Kamerasysteme eingesetzt, um Live-Aufnahmen zu erfassen und zu streamen – mit integrierter Netzwerkkonnektivität.
Darüber hinaus können intelligente Kameras Deep-Learning-Algorithmen ausführen, um Videostreams automatisch zu analysieren und Trainern und Teammanagern so wertvolle Spielerinformationen zu liefern.
Lesen Sie: So werden Mehrkamerasysteme bei Sportübertragungen eingesetzt
Sicherheit und intelligente Überwachung
Der Aufstieg von Smart Cities hat die Nachfrage nach kontinuierlicher Überwachung zur Gewährleistung der Sicherheit der Bürger erhöht. Angesichts des Booms der Geschäftsinfrastruktur kann die 24/7-Sicherheit in und um das Gebäude nicht länger gefährdet werden. Daher erfreuen sich KI-Kameralösungen in intelligenten Überwachungsanwendungen wie der Parkplatzverwaltung und Straßenüberwachung großer Beliebtheit.
Intelligente KI-Kameras können durch die Anwendung von Deep-Learning-Techniken Bilder und Videos aufnehmen, um Sicherheitsprotokolle zu erstellen – von der Überwachung und Analyse von Menschenmengen mit Gesichtserkennung bis hin zur Verarbeitung von Videos in Echtzeit, um Bedrohungen zu erkennen und Alarm auszulösen.
Lesen Sie: Auswahl des richtigen Bildsensors für intelligente Überwachungsanwendungen
Medizinisch
Im Gesundheitswesen können eingebettete Bildverarbeitungssysteme in KI-Kameras bei der Patientenüberwachung, bei chirurgischen Assistenz und bei Diagnoseprozessen helfen. Sie überwachen die Vitalfunktionen der Patienten, erkennen Stürze und gewährleisten die Patientensicherheit in Krankenhäusern.
Bei Operationen sorgen KI-Kameras für verbesserte Bildgebung und präzise Führung. Sie unterstützen auch die Analyse medizinischer Bilder, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen.
Lesen Sie: Wie Kameras und KI die traditionelle Diagnostik in der digitalen Pathologie ersetzen
SMARTOdin22_PoE_IP67 von e-con Systems – Eine Cloud-basierte intelligente KI-Kamera
Die SMARTOdin22 von e-con Systems ist mit einer 2MP-GigE-Schnittstelle ausgestattet und integriert eine fortschrittliche Neural Processing Unit (NPU) zur Ausführung verschiedener KI-Algorithmen. Basierend auf dem Sony STARVIS IMX662-Sensor bietet diese Kamera überlegene KI-Leistung, insbesondere bei der Objekterkennung. Sie erkennt Personen, Fahrräder, Motorräder, Autos, Busse und LKWs und verfügt über eine leistungsstarke Gesichtserkennungstechnologie.
Lesen Sie: Wie Ethernet-Kameras mit neuen, leistungsstarken Funktionen ein Comeback feiern
Darüber hinaus unterstützt SMARTOdin22 das ONVIF-Protokoll für Ethernet-Gigabit-Konnektivität und gewährleistet so eine zuverlässige Bild- und Steuerungsdatenübertragung über kabelgebundene LAN-Netzwerke. Die GigE-Verbindung ermöglicht die Videodatenübertragung über Entfernungen von bis zu 100 Metern und verdeutlicht so die Fähigkeit zur Hochleistungsvernetzung. Weitere Highlights von SMARTOdin22 sind:
- 2 TOPS (maximal)
- Eingebettet in das EN675 EVK SDK für verbesserte KI-Leistung
- HDR-Technologie zum Ausführen von KI-Algorithmen bei schwierigen Lichtverhältnissen
- Außergewöhnliche Empfindlichkeit bei schwachem Licht und im NIR-Bereich
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Wenn Sie Interesse daran haben, die programmierbare intelligente KI-Kamera von e-con Systems zu testen, schreiben Sie bitte eine E-Mail an camerasolutions@e-consystems.com .
Prabu ist Chief Technology Officer und Head of Camera Products bei e-con Systems und verfügt über eine reiche Erfahrung von mehr als 15 Jahren im Bereich der eingebetteten Bildverarbeitung. Er bringt umfassende Kenntnisse in den Bereichen USB-Kameras, eingebettete Bildverarbeitungskameras, Bildverarbeitungsalgorithmen und FPGAs mit. Er hat über 50 Kameralösungen für verschiedene Bereiche wie Medizin, Industrie, Landwirtschaft, Einzelhandel, Biometrie und mehr entwickelt. Er verfügt außerdem über Fachwissen in der Gerätetreiberentwicklung und BSP-Entwicklung. Derzeit liegt der Schwerpunkt von Prabu auf der Entwicklung intelligenter Kameralösungen, die KI-basierte Anwendungen des neuen Zeitalters ermöglichen.