La technologie Neuro de FLIR : Automatisation pour une prise de décisions plus rapide dans un environnement complexe grâce à l'AI
Les méthodes d'apprentissage profond permettent aux développeurs de prendre des décisions complexes et subjectives plus rapidement et de manière automatisée. Ceci garantit un développement des systèmes plus rapide, des produits de meilleure qualité et une productivité accrue.
Généralement, les systèmes d'apprentissage profond requièrent des systèmes informatiques et des caméras séparés. Souvent, les images prises aux fins de l'analyse doivent être envoyées à un hôte ou à un système dans le Cloud où le réseau neuronal prend une décision basée sur l'inférence. Ceci ne représente pas une solution idéale, car se fier au traitement basé sur le Cloud ou à distance augmente la latence et compromet la sécurité et la fiabilité.
La technologie Neuro de FLIR élimine ces risques et simplifie l'infrastructure du système afin que vous puissiez déployer votre réseau neuronal entraîné directement sur la caméra. Ceci réduit la complexité et le coût du système car la prise de décision se fait directement sur la caméra, sans PC hôte dans de nombreux cas. Les décisions basées sur l'inférence et prises sur la caméra, soit « en périphérie de réseau », élimine la latence du système et les risques potentiels liés à la sécurité. Dans le cas de la caméra Firefly DL de FLIR, les images et la décision de l'inférence sont prises au moyen d'un système de 27 mm x 27 mm x 14,5 mm.
Plateforme ouverte pour une flexibilité inégalée
- Pour garantir une flexibilité optimale, la version Neuro prend en charge les infrastructures Open Source populaires, y compris TensorFlow et Caffe.
- L'outil de conversion NeuroUtility de FLIR pour les développeurs d'apprentissage profond simplifie le déploiement des réseaux de localisation, de détection et de classification sur les caméras Neuro prises en charge. Le déploiement se fait rapidement et en toute simplicité.
Principales fonctions de l'apprentissage profond
La version Neuro est idéale pour les fonctions d'inférence de localisation, de détection et de classification des objets :
| CLASSIFICATION | |
|---|---|
| Surveillance du pilote | Détection de l'état de veille du pilote |
| Inspection de la production | Classification et tri des produits |
| Sécurité intégrée biomédicale - général | Identification d'anomalies tissulaires spécifiques dans les échantillons de biopsie |
| Détection d'articles manquants | Permet de détecter les articles manquants dans la boîte |
| Reconnaissance faciale - automatisation | Reconnaissance des visages pour l'automatisation des bâtiments |
|
Reconnaissance faciale - sécurité |
Reconnaissance des visages pour la sécurité |
| Inspection de panneau solaire | Différenciation entre les rayures esthétiques et les fêlures critiques |
| Lecture en langue des signes | Inspection de l'emballage imprimé |
| Sign language reading | Correspondance des mots à la langue des signes |
| Inspection de pièces discrètes | |
| Détection d'animaux domestiques | Identification d'animaux domestiques pour le contrôle de la distribution des aliments/des chatières |
| PCB inspection | Identifying defects in specific locations PCB |
| DÉTECTION ET LOCALISATION | |
| Inspection des matières textiles | Détection de défauts dans les matières textiles |
| Sécurité intégrée biomédicale - défaut spécifique | Identification de tissus anormaux dans les échantillons de biopsie |
| Inspection de plaquettes de semi-conducteurs - général | Inspection de plaquettes de silicium par rapport aux bonnes pièces connues |
| Évitement de collision pour drones | Système de détection de risques d'accidents potentiels pour drones |
|
Identification des produits sur le tapis roulant de la caisse |
Systèmes aux points de venteDétection des articles en rupture de stockIdentification des produits en rupture de stock sur une étagère |
| Détection des articles en rupture de stock | Identification des produits en rupture de stock sur une étagère |
| Inspection de blisters | Inspection de l'emballage des produits pharmaceutiques |
| Inspection de plaquettes de semi-conducteurs - défaut spécifique | Recherche d'un type spécifique de défauts sur une plaquette de silicium |
| Semiconductor wafer inspection - specific defect | Looking for specific class of defects on a silicon wafer |
| Détection de mauvaises herbes | Coordonnées transmises pour le désherbage |
| Détection des plaques d'immatriculation | Reconnaissance des plaques d'immatriculation à impression |
| Robot exterminateur | Guidage pour les robots qui identifient et éliminent les espèces envahissantes |
| Détection et suivi du pou de poisson | Détection et suivi du pou de poisson sur les poissons d'aquaculture |
| Profilage démographique | Estimation de l'âge et du sexe des personnes dans un scénario pour l'analyse des ventes |
| Système de sécurité pour les robots mobiles | Pour détecter les personnes et éviter les chocs |
| Inspection des soudures | Inspection de la qualité des points de brasage |
Fonctionnalité pour simplifier le développement de l'apprentissage profond
- Neuro offre un redimensionnement d'image automatique. Les images transmises de la caméra sont dimensionnées de manière à correspondre aux paramètres de votre réseau neuronal.
- Neuro valide les résultats de manière instantanée. Vous pouvez réaliser des itérations rapides en chargeant les images du test et valider de manière instantanée les résultats de l'¡nférence. Vous éliminez le besoin d'un environnement de test distinct. Ceci est accompli grâce l'injection d'image via laquelle les images du test contournent les principales fonctions de la caméra et sont envoyées directement au réseau neuronal pour validation.
Caméras FLIR prises en charge par Neuro
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