قم بترقية كاميرتك مع Seeed Studio: Ultralytics YOLOv8 للذكاء الاصطناعي الطرفي أصبح سهلاً

كان عام 2023 هو العام الأول الذي يُعقد فيه حدث YOLO VISION (YV23) كفعالية هجينة في مدريد في حرم Google for Startups، مما منحنا الفرصة لاستضافة محادثات وندوات مع المحترفين والزملاء والمتحمسين على حد سواء، مع مشاركة رؤية مشتركة تجاه الابتكار والتكنولوجيا في مجال الذكاء الاصطناعي.

أخذنا متحدثونا في جولة عبر تطبيقات مختلفة لنماذج Ultralytics YOLOv8 التي تم نشرها لحالات استخدام متنوعة. ومن الأمثلة الرائعة شركة Seeed Studio وترقيات الكاميرات التي لا تتطلب برمجة باستخدام YOLOv8.

عن Seeed Studio#

Seeed Studio هي شركة تكنولوجيا IoT مبتكرة، متخصصة في أبحاث الأجهزة، بالإضافة إلى الاستشعار والشبكات والحوسبة الطرفية (Edge Computing) وأنظمة الإدراك المتقدمة القائمة على السحابة.

خلال بث مباشر من شينزن، تعمقت Elaine Wu، مديرة شراكات التسويق للذكاء الاصطناعي الحافّة في Seeed، في الإمكانيات التحويلية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحافّة وAIoT. في هذه التدوينة، نود استكشاف أبرز نقاط حديثها، حيث ناقشت مواضيع متطورة مثل تحليل الفيديو، ونشر نموذج Ultralytics YOLOv8، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة الذكاء الاصطناعي الحافّة منخفضة الطاقة.

إحداث ثورة في السلامة والتحليلات والتحول الرقمي#

بدأت Elaine Wu حديثها بالتأكيد على الدور المحوري لتقنيات Edge AI و AIoT في إحداث ثورة في مجالات السلامة والتحليلات والتحول الرقمي.

مع التركيز على تطبيقات تحليل الفيديو، استعرضت نشر نموذج Ultralytics YOLOv8 على الأجهزة المضمنة مثل Jetson Nano وJetson Xavier NX، مما يجعله خطوة محورية نحو تحقيق أهداف التحول الرقمي الموثوقة والفعالة.

أحد الجوانب البارزة في مناقشتها كان إمكانية الكاميرات الذكية، المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتقدم، في تحويل المساحات المختلفة وتعزيز الأمان عبر سيناريوهات متنوعة. وقد وضحت كيف يمكن للكاميرات القديمة دمج نموذج Ultralytics YOLOv8 بسلاسة دون الحاجة إلى برمجة معقدة، مما يجعل اعتماد الذكاء الاصطناعي في متناول جمهور أوسع.

قدمت Elaine نظرة عامة شاملة حول خدمات الأجهزة ومحفظة منتجات Seeed المصممة لنشر الذكاء الاصطناعي و IoT.

كانت هذه الجلسة بمثابة بوابة قادتنا إلى نشر رؤية الكمبيوتر في تحليلات الفيديو عبر مختلف الصناعات وحالات الاستخدام، واستكشاف التآزر بين الأجهزة وتطبيقات البرمجيات لتحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتسليط الضوء على مكاسب الكفاءة وتوفير وقت التطوير.

نشر سهل باستخدام Ultralytics YOLOv5 و YOLOv8 على أجهزة Edge#

ركز الجزء الثاني من الحديث على نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة Edge AI منخفضة الطاقة، مع تركيز خاص على NVIDIA Jetson، مسلطاً الضوء على بساطة بناء ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي، متجاوزاً بذلك أجهزة GPU.

شاركت Elaine رؤى حول دعم TensorRT للاستدلال المُسرَّع وقدمت قياس أداء Ultralytics YOLOv8 الذي اختبرته NVIDIA Jetson Orin باستخدام TensorRT.

ومن الجدير بالذكر شراكة Seeed المتميزة مع نظام NVIDIA Jetson البيئي، مما يضع Seeed كوجهة شاملة لتبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي.

بشكل عام، لم تستعرض جلسة Elaine Wu في حدث YV23 التطورات الحالية في تطبيقات Edge AI و AIoT فحسب، بل قدمت أيضاً لمحة عن المستقبل المثير لهذه التقنيات التحويلية.

هل أنت مستعد للتعمق أكثر في النقاش؟ شاهد محادثة ترقية الكاميرا بالكامل بدون برمجة!