Rockchip lance une solution technologique de détection de cible basée sur l'apprentissage en profondeur pour accélérer le processus commercial de l'intelligence ARTIFICIELLE haut de gamme RK3399

Le 16 mai 2018, Rockchip a lancé une solution technologique de détection de cible basée sur l'apprentissage en profondeur fonctionnant sur sa plate-forme de puce RK3399, qui peut fournir une solution quasi clé en main pour l'industrie de l'intelligence artificielle IA haut de gamme et peut prendre en charge les systèmes Android et Linux. . Le taux de détection cible atteint plus de 8 images/seconde.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, la détection de cible est un axe de recherche très prisé. La détection de cible fait référence à la localisation et à la classification d'objets cibles dans des images ou des vidéos. Pour les machines, il est difficile d'obtenir directement le concept abstrait et le positionnement des objets à partir de la matrice de pixels RVB, ce qui pose de grands défis aux applications d'intelligence artificielle IA.

À l'heure actuelle, les principales directions de recherche et de développement de la technologie de l'intelligence artificielle sont les suivantes : détection de visage, détection de corps humain, détection de véhicule, détection de code bidimensionnel et reconnaissance de gestes, etc., qui peuvent être largement utilisées dans la surveillance, le transport intelligent, le nouveau commerce de détail , interaction naturelle, etc. La base est la technologie de détection d'objets. La technologie de détection de cible basée sur l'apprentissage en profondeur a une précision et une robustesse élevées, mais la charge de calcul est relativement importante et elle ne peut pas être pratiquement déployée et appliquée dans des dispositifs embarqués pendant une longue période.

 

En réponse au marché de l'intelligence artificielle et aux besoins techniques de l'IA, Rockchip a spécialement optimisé le réseau MobileNet SSD sur la puissante plate-forme RK3399, de sorte que le MobileNet SSD300 1.0 de haute précision fonctionne à une fréquence d'images de plus de 8 images, et le MobileNet avec précision légèrement inférieure et vitesse plus rapide SSD300 0.75 fonctionne à plus de 11 ips. La vitesse de fonctionnement en temps quasi réel apporte la technologie de base de l'IA de détection de cible à une utilisation pratique dans le terminal embarqué.

En plus de sa vitesse d'exécution en quasi-temps réel, cette solution technique supporte le modèle TensorFlow Lite exporté par la formation TensorFlow Object Detection de Google. À l'heure actuelle, il existe un grand nombre de cas d'utilisation basés sur la détection d'objets TensorFlow, couvrant tous les types de détection, du visage à l'objet, qui est l'un des cadres de détection de cible les plus pratiques et les plus populaires de l'industrie.



La solution technologique de détection de cible d'apprentissage en profondeur de Rockchip basée sur la plate-forme de puce RK3399 peut prendre en charge le système Android ou Linux en même temps, améliorer l'expérience utilisateur des produits d'IA en utilisant la technologie de détection de cible, raccourcir considérablement le cycle de recherche et développement et aider une IA plus haut de gamme produits intelligents pour arriver sur le marché dès que possible.