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Revolutionierung des Warteschlangenmanagements mit Ultralytics YOLOv8 und OpenVINO

Explore how Ultralytics YOLOv8 and Intel's OpenVINO revolutionize queue management. Learn from YV23 insights and embrace AI-driven solutions for real-time monitoring. Join the revolution now!

What a thrilling time it was at YOLO Vision 2023 (YV23), where groundbreaking ideas merged seamlessly with cutting-edge technology! One of the keynotes saw Software Evangelist at Intel, Adrian Boguszewski, take the stage to share his insights on revolutionizing queue management using Ultralytics YOLOv8 and Intel's OpenVINO. Let's delve into the key takeaways from this talk.

Warum Warteschlangenmanagement wichtig ist

Adrian begann damit, eine universelle Herausforderung anzusprechen: die manuelle Aufgabe, Warteschlangen zu verwalten. Adrian zeichnete ein anschauliches Bild von der Ineffizienz des manuellen Zählens und betonte die Notwendigkeit einer automatisierten Lösung. 

Und wie könnte man diese Herausforderung besser angehen als mit Videostreams und Deep-Learning-Algorithmen?

Einführung der intelligenten Warteschlangenverwaltung

Adrians Vision für ein intelligentes Warteschlangenmanagement war glasklar: die Nutzung der KI zur Erkennung und Überwachung von Warteschlangen in Echtzeit. Durch die Festlegung von Interessengebieten und die Zählung der Personen innerhalb dieser Gebiete konnte das System die Verkäufer/innen nahtlos alarmieren, wenn die Warteschlangen die Kapazität überschritten. Ein echter Wendepunkt!

Die vier Säulen des Erfolgs

Diese Lösung wurde in 4 einfache Schritte unterteilt:

  1. Videoerfassung: Nutze Standard-Videostreams oder Live-Feeds, um Echtzeitdaten zu erfassen.
  2. Kunde Erkennung: Nutze YOLOv8 für eine genaue und effiziente Kundenerkennung.
  3. Zählen und Warnen: Zähle Kunden in bestimmten Regionen und löse Warnungen aus, wenn die Warteschlangen überlastet sind.
  4. Einsatz: Vom Einplatinencomputer bis hin zu Unternehmenshardware kannst du die Lösung mühelos mit OpenVINO einsetzen.

Befähigung von Entwicklern mit OpenVINO

Adrian introduced us to the wonders of Intel’s OpenVINO open-source toolkit for optimizing and deploying AI inference. With support for a wide range of frameworks and hardware, OpenVINO promises better performance and seamless deployment across diverse platforms.

Optimierung leicht gemacht

Adrian enthüllte auch das Geheimnis der Optimierung: die Komprimierung neuronaler Netzwerke. Mit Techniken wie der Post-Training-Quantisierung können Modelle komprimiert werden, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet. Das Ergebnis? Schnellere Schlussfolgerungen ohne Kompromisse bei der Leistung. 

YOLOv8 bietet optimierte und schnelle Modelle für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Posenschätzung. Mit der Veröffentlichung von YOLOv8.1 beinhalten diese Aufgaben Oriented Bounding Boxes (OBB), eine Funktion, die für punktgenaue Genauigkeit entwickelt wurde. 

Diese hochmoderne Funktion zeichnet sich durch die Erkennung von Objekten in verschiedenen Winkeln und Drehungen aus. Ihre Fähigkeiten zeigen sich bei der Erkennung von schrägen Objekten, wie z. B. Fernerkundungsbildern aus der Luft und Text. 

Mit OBB ist die Objektlokalisierung bemerkenswert präzise, minimiert Hintergrundstörungen und verbessert die Objektklassifizierung, indem das Rauschen der umgebenden Elemente für verbesserte Klassifizierungsmodelle verringert wird.

Von der Theorie zur Praxis: Eine Live-Demo

Der Höhepunkt dieses Vortrags war zweifellos die Live-Demo. Mit nur wenigen Codezeilen präsentierte er die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit der Lösung. Kundenzählung in Echtzeit, nahtlose Alarmierung und beeindruckende Leistungsbenchmarks versetzten die Zuhörer in Erstaunen.

Fig 1. Adrian Boguszewski presenting at YOLO VISION 2023 at the Google for Startup Campus in Madrid.

Leistung ist wichtig

With performance benchmarks on Intel hardware, we got a demonstration of the real-world applicability of this solution. From i7 CPUs to Intel Xeon servers, the solution delivered exceptional performance across the board.

Einsatz leicht gemacht

Während der Präsentation wurden uns zwei Einrichtungsoptionen angeboten: Skripte für die technisch Versierten und Jupyter-Notebooks für diejenigen, die einen eher praktischen Ansatz bevorzugten. Dank der umfassenden Dokumentation und der leicht verständlichen Anweisungen war die Einführung der Lösung ein Kinderspiel.

Einpacken!

As Adrian concluded his talk, he left us with a challenge: to join the revolution of intelligent queue management. With open-source projects like this and Intel's Edge AI reference kits, the possibilities were endless. So let's roll up our sleeves, dive into the code, and embrace the future of AI-powered queue management!

In conclusion, Intel’s sponsorship and Adrian's talk at YV23 are a testament to the power of innovation and collaboration in the AI community. With visionaries like him leading the way, the future looks brighter than ever. Let's harness the power of AI, empower developers, and revolutionize queue management one line of code at a time!

Sieh dir den ganzen Vortrag hier an! 

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