НЕЙРОКОМПЬЮТЕР

Бессерверное решение для задач видеоаналитики  на основе  принципов работы естественных нейронных систем

Область применения:

​Построение систем технического зрения и аппаратных средства искусственного интеллекта, применяемых в различных сферах деятельности.

На основе алгоритмических механизмов нейросетевых вычислений устройство обеспечивает в режиме реального времени выполнение следующих функций:

  • распознавание образов объектов на изображении;

  • подсчет объектов на изображении;

  • оптимизация и поиск наилучших вариантов;

  • интеллектуальное управление исполнительными устройствами;

  • видеоаналитика и ситуационное прогнозирование.

ПОДСЧЁТ

count icon_edited_edited.png

РАСПОЗНАВАНИЕ

eye_scan-512_edited.png

КОНТРОЛЬ

credit-control_edited.png

Конфигурация:

  • 16 программируемых 128-битных VLIW векторных процессоров (SHAVE cores) оптимизированных для задач компьютерного зрения.

  • 20 аппаратных ускорителей для задач использующих потоковое видео и построение карты глубины.

View02_Crop1-Body_Edit2-gradTransp.png

Технические характеристики:

​Процессор:                  4х-ядерный Cortex A53 @ 1.2 Ггц

Оперативная память: 1 Гб LPDDR2 SDRAM

Хранилище:                 16Gb eMMc

Интерфейсы: 

  • 2x USB 2.0 HOST

  • 3x Ethernet 100/10 Мб

  • LTE/GSM (опционально)

  • GPS (опционально)

 

Габаритные размеры, мм (ДхШхВ): 104х133х43 

Программные характеристики:

Операционная система:                 Raspberry PI OS

Используемый набор библиотек:  OpenVINO (Open Visual Inference &

                                                               Neural Network Optimization),

                                                               включающий в себя:

  • библиотеки OpenCV

  • Intel Deep Learning Deployment Toolkit

  • Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (Intel MKL-DNN)

  • Compute Library for Deep Neural Networks (clDNN)

  • OpenVX

Машинное обучение:                     TensorFlow, Caffee, MXNet, ONNX, PyTorch

Преимущества применения:

  • экономия материальных ресурсов на серверном оборудовании;

  • локальное выполнение функций аналитики на устройстве;

  • использование уже существующей системы IP видеонаблюдения;

  • параллельность вычислений и быстродействие;

  • устойчивость и надежность вычислений;

  • высокая производительность в своем классе устройств.

boklet_neurocomp.jpg
Пиктограмма декларации.png

Внешнее периферийное оборудование подключается к нейрокомпьютеру посредством разъемов и интерфейсов, установленных на передней и задней панели устройства.

Комплексные системы на базе применения Нейрокомпьтера:

  • Система контроля доступа автомобиля при въезде и выезде с охраняемой территории.

Система обеспечивает открытие и закрытие автоматического шлагбаума (ворот) при распознавании автомобильного номера и проверки его по списку автомобилей с правом доступа на территорию.

  • Система автоматического учета свободных мест в зонах парковки.

Система обеспечивает подсчет свободных мест для автомобилей в зонах парковки с последующим  выводом информации на информационные табло и/или внешние системы.

  • Система видеонаблюдения за ситуационной обстановкой на закрытой охраняемой территории в режиме реального времени.

Система обеспечивает слежение за закрытым периметром, включает в себя алгоритмы реагирования на форму, скорость движения и местоположение объектов на изображении.

Для реализации системы интеллектуального видеонаблюдения осуществляется путем подключения к Нейрокомпьютеру внешних IP-камер. Нейрокомпьтер с установленным программным обеспечением интеллектуальной обработки изображений размещается в непосредственной близости к камерам. IP-камеры передают поток изображения на Нейрокомпьютер для последующей обработки. Оператор удаленно имеет доступ к системе видеонаблюдения зоны контроля и обработанным данным через интерфейс системы.

Neurocomp_Bottom.jpg