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結合了機器視覺和深度學習的人工智慧相機

相機對於我們來說並有什麼好奇,到處都有非常普及。其中一個原因是晶片規模擴大,半導體制造商的關鍵部件允許裝置製造商製造1/4尺寸的相機,這種攝像頭在農業、汽車和工業市場上越來越普遍。

現在,機器視覺相機制造商正在以影象處理的形式增加智慧功能,根據一家供應商的說法,這種功能將機器視覺相機應用帶入了人工智邊緣,具有深度學習推理能力。

這種相機的特點在於,將深度神經網路直接放在相機上,就可以在網路邊緣進行推理,無需將原始影象進行傳輸再進行處理。

本週,熱成像專家FLIR系統公司釋出了一款基於英特爾公司Movidius Neural Compute Stick的AI相機。它使用基於USB的MOVIdiUS AI加速器來設計它的AI相機原型,名為“螢火蟲”。

Movidius棒和配套的軟體開發工具包的結合使其能夠加速原型製作,Movidius VPU包括機載影象訊號處理和CPU。FLIR系統使用機載成像和卷積神經網路以及可程式設計計算能力,可以顯著減少相機尺寸、重量和功耗。

一旦原型相機準備投入商業生產,它被移植到Movidius Myriad 2 VPU上。該公司週四(10月18日)表示,生產版本使用VPU進行影象訊號處理和“開放平臺”推斷。

相機尺寸為27×27毫米,大約1英寸見方,大約相當於25美分硬幣的大小。

這款具有深度學習推理能力的微型相機正在瞄準一系列“精確”的農業、工業、安全和甚至醫學成像應用領域。機器視覺與深度學習的結合,正被推廣為一種可能的工具,用於解決“複雜而主觀的”問題,如產品檢驗或確定作物是否適合收割,以及收穫的果實是否“出口質量”。

在製造方面,相機制造商將人工智慧相機作為一種檢驗產品質量的方法,並將產品質量分類為流水線上的產品。例如,在檢查製造部件的質量時,攝像機將使用通過/失敗的推理。

除了生物識別和其他安全應用,這種機器視覺相機可以用於醫學成像應用,比如活檢的“首次通過”檢查,或者用來識別假陰性。

FLIR系統公司的產品營銷經理Mike Fussell說,他們的目標是“主觀地分析視覺資訊”。例如,這種攝像機可以用來檢查製造的部件,並“識別出以前沒有人見過,甚至沒有人預料到的缺陷”。其結果將是以前只能由人類來完成的視覺任務的自動化。

這款相機的最初生產版本使用了索尼公司的160萬畫素CMOS影象處理器,前端採用Movidius Myriad 2 VPU進行深度神經網路推理。