Optimiere deine Kamera mit Seeed Studio: Ultralytics YOLOv8 für einfache Edge AI

2023 war das erste Jahr, in dem YOLO VISION (YV23) als hybride Veranstaltung in Madrid auf dem Google for Startups Campus stattfand. Dadurch konnten wir Vorträge und Seminare mit Fachleuten, Kollegen und Interessierten veranstalten und zugleich eine gemeinsame Vision für Innovation und Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz teilen.

Unsere Referenten stellten verschiedene Implementierungen von Ultralytics YOLOv8-Modellen vor, die für unterschiedliche Anwendungszwecke eingesetzt wurden. Ein hervorragendes Beispiel dafür sind Seeed Studio und die kamerabasierten Upgrades ohne Programmierung mit YOLOv8.

Über Seeed Studio#

Seeed Studio ist ein innovatives Technologieunternehmen für das Internet der Dinge, das sich auf Hardwareforschung sowie auf Sensorik, Vernetzung, Edge Computing und fortschrittliche, cloudgestützte Systeme zur Umgebungswahrnehmung spezialisiert hat.

In einer Live-Übertragung aus Shenzhen ging die für Partnerschaften und Marketing im Bereich Edge AI bei Seeed zuständige Managerin Elaine Wu auf das transformative Potenzial von Edge AI- und AIoT-Anwendungen ein. In diesem Blogbeitrag möchten wir die wichtigsten Punkte ihres Vortrags beleuchten, in dem sie sich mit zukunftsweisenden Themen wie Videoanalyse, der Bereitstellung von Ultralytics YOLOv8 und der Bereitstellung von KI-Modellen auf stromsparenden Edge AI-Geräten befasste.

Sicherheit, Analysen und digitale Transformation revolutionieren#

Elaine Wu eröffnete ihren Vortrag mit der Betonung der wegweisenden Rolle von Edge AI und AIoT bei der Revolutionierung von Sicherheit, Analysen und digitaler Transformation.

Mit Blick auf Anwendungen der Videoanalyse zeigte sie die Bereitstellung des Ultralytics YOLOv8-Modells auf eingebetteten Geräten wie Jetson Nano und Jetson Xavier NX. Dies war ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu zuverlässigen und effizienten Zielen der digitalen Transformation.

Ein bemerkenswerter Aspekt ihrer Ausführungen war das Potenzial intelligenter Kameras, die durch fortschrittliche KI unterstützt werden, verschiedene Bereiche zu verändern und die Sicherheit in unterschiedlichsten Szenarien zu erhöhen. Sie zeigte, wie sich ältere Kameras nahtlos in das Ultralytics YOLOv8-Modell integrieren lassen, ohne dass aufwendige Programmierung erforderlich ist, wodurch der Einsatz von KI einem breiteren Publikum zugänglich wird.

Elaine gab einen aufschlussreichen Überblick über die Hardware-Dienstleistungen und das Produktportfolio von Seeed für den Einsatz von KI und IoT.

Diese Sitzung diente als Einstieg in die Bereitstellung von Computer Vision für die Videoanalyse in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen. Dabei wurde das Zusammenspiel von Hardware- und Softwareanwendungen für KI-gestützte Videoanalyse untersucht und auf die Effizienzgewinne sowie die verkürzte Entwicklungszeit hingewiesen.

Mühelose Bereitstellung von Ultralytics YOLOv5 und YOLOv8 auf Edge-Geräten#

Der zweite Teil des Vortrags konzentrierte sich auf die Bereitstellung von KI-Modellen auf Geräten für Edge AI mit geringem Energieverbrauch, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf NVIDIA Jetson lag. Dabei wurde die einfache Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen hervorgehoben, die über GPU-Geräte hinausgeht.

Elaine gab Einblicke in die Unterstützung von TensorRT für beschleunigte Inferenz und stellte den von NVIDIA Jetson Orin mit TensorRT getesteten Benchmark von Ultralytics YOLOv8 vor.

Bemerkenswert war auch die enge Partnerschaft von Seeed mit dem NVIDIA-Jetson-Ökosystem, durch die sich Seeed als zentrale Anlaufstelle zur Vereinfachung der KI-Entwicklung positioniert.

Insgesamt zeigte die Sitzung von Elaine Wu auf der YV23-Veranstaltung nicht nur die aktuellen Fortschritte bei Edge AI- und AIoT-Anwendungen, sondern gab auch einen Einblick in die spannende Zukunft dieser transformativen Technologien.

Du möchtest tiefer in die Diskussion einsteigen? Sieh dir den vollständigen Vortrag zum Kamera-Upgrade ohne Programmierung an!