Приложения машинного зрения подчеркивают сложность реализации из-за необходимости взаимодействия нескольких устройств. Эти устройства включают в себя модули датчиков изображения, кабели, модули графического процессора и блоки памяти, что увеличивает время разработки и развертывания. AI-камера серии NEON-2000-JNX от ADLINK призвана упростить развертывание периферийного машинного зрения и сценариев использования AIoT.
AI-камера серии NEON-2000-JNX поставляется со встроенным новым программным обеспечением ADLINK для анализа краевого изображения, известным как EVA SDK. Программное обеспечение сокращает время на разработку и создание проверок концепции, что приводит к более быстрому развертыванию приложений. Пользователи получают широкий спектр возможностей для выбора готовых к использованию «подключаемых модулей приложений и оптимизированных для ADLINK моделей искусственного интеллекта». Это обеспечивает качество искусственного интеллекта машинного зрения и упрощает создание сценариев использования с меньшим количеством программного кода и программ. Кроме того, функция предварительного просмотра позволяет быстрее проверять поток вывода ИИ.
В апреле 2020 года мы увидели запуск NVIDIA Jetson Xavier NX SOM с NVIDIA Xavier SoC. Процессор оснащен 48 тензорными ядрами и 2 ускорителями глубокого обучения NVDLA, обеспечивающими высокую производительность 21 TOPS, что позволяет интегрировать AI-камеры серии NEON-2000-JNX в приложения с высокой вычислительной мощностью.
Технические характеристики AI-камеры серии NEON-2000-JNX
- Поставляется с Jetson Xavier NX, датчиком изображения и программным обеспечением технического зрения.
- Интегрированная конструкция снижает затраты на кабельную разводку, занимаемую площадь и обслуживание.
- DI/O на базе FPGA для точного запуска в реальном времени для приложений машинного зрения.
- Порт USB Type-C для видео, питания и гибких возможностей подключения.
- Варианты шести различных датчиков изображения.
- Особенности DI/O, 1x LAN и 1x COM.
- Поддерживает объективы с резьбовым соединением тип C на небольшом расстоянии от фланца и захватом небольшого формата изображения
Камера поставляется с шестью режимами сенсора для получения необработанных данных и деталей изображения для машинного зрения в виде кадров и числовых данных пикселей. Два новых датчика изображения MIPI обеспечивают получение изображений с высоким разрешением при меньшей нагрузке на ЦП. Датчики также допускают более высокий диапазон рабочих температур. «Встроенный процессор обработки изображений (ISP) обеспечивает улучшенную и адаптивную к окружающей среде визуализацию для повышения точности искусственного интеллекта»
Кевин Хсу (Kevin Hsu), старший менеджер по продукции ADLINK, описывает, что «готовая к разработке интеллектуальная камера с интеллектуальным интеллектом сокращает затраты на интеграцию программного или аппаратного обеспечения и проверку надежности, что позволяет разработчикам искусственного интеллекта сосредоточиться на разработке приложений. Серия NEON-2000-JNX – это беспроблемный, компактный, надежный и мощный продукт для периферийных приложений ИИ, который также лучше всего подходит для поставщиков программного обеспечения ИИ »
Интеграция различных компонентов вместе с простой прокладкой кабелей обеспечивает высокую вычислительную производительность, малый размер и требования к низкой пропускной способности, что упрощает использование искусственного интеллекта в периферийных приложениях. Некоторые из целевых приложений камеры лежат в области производства, логистики, розничной торговли, обслуживания, сельского хозяйства, умного города, здравоохранения и наук о жизни.
AI-камеры серии NEON-2000-JNX предлагают широкий спектр опций с вариациями частоты кадров, мегапикселей и режимов захвата изображения. Для получения дополнительной информации о технических характеристиках камеры и деталях покупки вы можете посетить официальную страницу продукта. Изображения и технические характеристики также были взяты из пресс-релиза и страницы продукта.
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.