Rockchip, 고급 인공 지능 RK3399의 상업 프로세스를 가속화하기 위해 딥 러닝 기반 표적 탐지 기술 솔루션 출시

2018년 5월 16일 Rockchip은 RK3399 칩 플랫폼에서 실행되는 딥 러닝 기반 표적 탐지 기술 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션은 고급 AI 인공 지능 산업을 위한 준 턴키 솔루션을 제공할 수 있으며 Android 및 Linux 시스템을 모두 지원할 수 있습니다 . 대상 감지 속도는 초당 8프레임 이상에 도달합니다.

인공 지능 분야에서 표적 탐지는 매우 인기 있는 연구 방향입니다. 대상 감지는 사진이나 동영상에서 대상 물체를 찾아 분류하는 것을 말합니다. 기계의 경우 RGB 픽셀 매트릭스에서 객체의 추상적 개념과 위치를 직접 얻기가 어렵기 때문에 AI 인공 지능 응용 프로그램에 큰 어려움이 있습니다.

현재 인공 지능 기술의 주요 연구 개발 방향은 얼굴 감지, 인체 감지, 차량 감지, 2차원 코드 감지 및 제스처 인식 등이며 모니터링, 지능형 운송, 새로운 소매에 널리 사용될 수 있습니다. , 자연스러운 상호 작용 등. 기본은 객체 감지 기술입니다. 딥러닝 기반의 표적 탐지 기술은 높은 정확도와 강인성을 가지고 있으나 연산 부하가 상대적으로 커서 임베디드 기기에 장기간 실용화 및 적용할 수 없다.

 

AI 인공 지능 시장과 기술 요구에 부응하여 Rockchip은 강력한 RK3399 플랫폼에서 MobileNet SSD 네트워크를 특별히 최적화하여 고정밀 MobileNet SSD300 1.0이 8프레임 이상의 프레임 속도로 실행되고 MobileNet은 약간 낮은 정확도와 더 빠른 속도 SSD300 0.75는 11fps 이상에서 실행됩니다. 준실시간 실행 속도는 임베디드 단말기에서 실용화하는 대상 탐지의 기본 AI 기술을 제공합니다.

준실시간 실행 속도 외에도 이 기술 솔루션은 Google의 TensorFlow 객체 감지 교육에서 내보낸 TensorFlow Lite 모델을 지원합니다. 현재 업계에서 가장 편리하고 인기 있는 대상 감지 프레임워크 중 하나인 얼굴부터 물체까지 모든 종류의 감지를 다루는 TensorFlow 객체 감지를 기반으로 하는 많은 사용 사례가 있습니다.



RK3399 칩 플랫폼을 기반으로 하는 Rockchip의 딥 러닝 표적 탐지 기술 솔루션은 Android 또는 Linux 시스템을 동시에 지원하고, 표적 탐지 기술을 사용하여 AI 제품의 사용자 경험을 개선하고, 연구 개발 주기를 크게 단축하고, 더 많은 고급 AI를 지원할 수 있습니다. 지능형 제품이 가능한 한 빨리 시장에 출시됩니다.