완벽한 통합: 클라우드 연결 기능이 포함된 새로운 AI 비전 솔루션 키트

• 완전히 통합된 임베디드 비전시스템
• 머신러닝 기반 어플리케이션 예제의 프로토타이핑
• 클라우드 특정 도구의 간단한 사용
• 엣지 디바이스의 이미지 프로세싱 최적화
• 메타데이터를 클라우드에 전송하는 정의된 인터페이스
• 실제 제품 개발에 필요한 시간을 절약 및 지원
• 모든 구성요소의 장기적 가용성

하드웨어

• 13MP 해상도를 갖춘 새로운Basler dart MIPI 용 BCON
• 프로세싱: 강력한 GPU로 NVIDIA의 Jetson Nano 는 복잡한 AI 작업을 간편하게 처리할 수 있도록 합니다.

제품 상세사항을 여기서 찾아보세요

먼저, 개발자는 다음과 같이 시스템에 필요한 모든 구성 요소를 정의해야 합니다.

1. 데이터 획득: 카메라에 의해 생성된 이미지의 데이터 스트림
2. 데이터 처리: 이미지 데이터를 처리하는 강력한 하드웨어
3. 데이터 분석: 추론을 수행하는 데 필요한 머신 러닝 알고리즘
4. 연결성: 클라우드 서비스를 사용하고 메타 데이터를 클라우드로 전송하는 기능(데이터 저장, 분석)

다음으로, 이러한 모든 부품은 서로 조화를 이루고 원활하게 작동해야 합니다. 이 부분에서도 폭넓은 전문 지식이 필요합니다. Basler는 새로운 AI 비전 솔루션 키트를 통해 개발자가 IoT 비전 시스템을 직접 개발할 수 있도록 지원합니다. 필요한 모든 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소가 즉시 사용 가능한 프로토타이핑 키트에 통합됩니다.

데이터 과학자 및 현장 애플리케이션 엔지니어를 위해 제작된 AI 비전 솔루션 키트는 IoT 비전 솔루션을 손쉽게 프로토타이핑하기 위한 임베디드 비전 시스템입니다. 통합형 하드웨어 및 소프트웨어 설계는 Basler가 새로 개발한 IoT 소프트웨어 아키텍처인 Basler 컨테이너 관리 및 클라우드 커넥터로 구성됩니다. 클라우드 서비스인 Amazon SageMaker와 Amazon SageMaker Neo를 활용하여 머신 러닝 모델을 최적화할 수 있으며 장치에 다운로드할 수도 있습니다.

이 시스템에서 사용되는 머신 러닝 모델에는 두 가지 옵션이 있습니다. 개발자는 Basler의 ML 모델을 선택하거나 자체 ML 모델을 통합할 수 있습니다.

1. Basler의 ML 모델은 오브젝트 감지 및 사람 감지를 위해 사전 학습된 ML 모델입니다. 이 Basler ML 모델은 SoC와 생성된 이미지 데이터에 최적화되어 서로 원활하게 작동합니다.
2. 사용자는 단계별 지침을 사용하여 자신의 모델을 아키텍처에 통합하고 앞서 언급한 클라우드 서비스를 활용할 수도 있습니다.

Imaging Hub 개발자 페이지에 대한 종합적인 단계별 지침을 확인하려면 여기를 클릭하세요.

다음 단계에서는 Basler 클라우드에서 사용할 수 있는 컴파일된 ML 모델이 컨테이너 관리 기능 및 Amazon SageMaker를 통해 키트에 배포됩니다.

또한 13MP Basler dart MIPI용 BCON 카메라의 변수를 구성할 수 있습니다. pylon 카메라 소프트웨어 제품군은 또한 카메라의 운용성을 단순화하여 최적의 이미지 품질을 구현합니다. 이는 키트에 대한 ML 추론의 품질이 모델의 학습뿐만 아니라 카메라에서 수집된 데이터의 품질 및 처리 장치의 성능에도 영향을 받기 때문에 중요합니다. 키트에서 추론이 완료되면 AWS IoT Core를 사용하여 결과 메타 데이터가 AWS 클라우드로 전송된 후 저장됩니다.

AI 비전 솔루션 키트를 사용하면 임베디드 기술을 기반으로 한 IoT 비전 솔루션의 프로토타이핑이 한층 더 강화됩니다. 또한 Basler는 프로토타이핑 이외의 단계 외에서도 고객을 지원하며 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 활용한 유연한 툴박스 접근 방식을 기반으로 맞춤형 솔루션을 개발합니다.