एज एआई विकास — जेटसन, कोरल और रास्पबेरी पाई पर कंप्यूटर विज़न

मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाता हूँ जो सीधे डिवाइस पर चलती है, क्लाउड में नहीं। मेरी विशेषज्ञता एम्बेडेड हार्डवेयर पर कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने में है: NVIDIA जेटसन, गूगल कोरल और रास्पबेरी पाई। इस तरह आपका उत्पाद न्यूनतम विलंबता के साथ प्रतिक्रिया करता है, डेटा गोपनीयता को पूरी तरह से बनाए रखता है और नेटवर्क उपलब्धता पर निर्भर नहीं करता। जब एक मॉडल स्वयं डिवाइस पर होता है, तो फ्रेम कभी भी कैमरे से बाहर नहीं जाते, प्रतिक्रिया समय मिलीसेकंड में मापा जाता है और क्लाउड और ट्रैफ़िक लागत लगभग शून्य हो जाती है।

मैं पूरे पाइपलाइन को चलाता हूँ। मैं एक प्रशिक्षित मॉडल लेता हूँ और इसे एक विशिष्ट बोर्ड के लिए ऑप्टिमाइज़ करता हूँ: TensorRT, INT8 या FP16 क्वांटाइजेशन, प्रूनिंग और लेयर फ्यूजन — ताकि मॉडल सीमित मेमोरी में फिट हो सके और वास्तविक फ्रेमरेट तक पहुँच सके। मैं कैमरा कैप्चर, प्रीप्रोसेसिंग, इनफेरेंस और पोस्ट-प्रोसेसिंग को एक स्थिर पाइपलाइन में इकट्ठा करता हूँ, इसे बोर्ड के थर्मल और पावर बजट के अनुसार ट्यून करता हूँ और रिबूट, पावर लॉस और बिना ऑपरेटर के कई दिनों तक स्वायत्त संचालन के दौरान स्थिरता प्राप्त करता हूँ। ऑफलाइन कार्य बुनियादी है: बॉक्स अपनी नौकरी एक शेल्फ, परिवहन में या उत्पादन लाइन पर बिना इंटरनेट के करता है।

मैं जो सामान्य कार्य करता हूँ: लोगों और वस्तुओं की गिनती, कन्वेयर पर दोष पहचान, लाइसेंस प्लेट और बारकोड पहचान, उपस्थिति और सुरक्षा निगरानी, इशारा और पोज़ पहचान — सभी आपके वास्तविक हार्डवेयर पर मापने योग्य FPS और सटीकता पर, कागज पर नहीं। बोर्ड, कैमरा और कार्य का नाम बताएं — और शुरू करने से पहले मैं ईमानदारी से बताऊंगा कि वास्तव में कौन सा फ्रेमरेट और सटीकता प्राप्त की जा सकती है।

आपको क्या मिलता है:
— आपके बोर्ड के लिए मॉडल रूपांतरण और TensorRT / क्वांटाइजेशन सेटअप;
— कैमरा से परिणामों तक पूर्ण इनफेरेंस पाइपलाइन लॉगिंग के साथ;
— आपके डिवाइस पर बेंचमार्क (FPS, विलंबता, सटीकता);
— ऑफलाइन संचालन, ऑटो-रीस्टार्ट और तैनाती स्क्रिप्ट।