Actualiza tu cámara con Seeed Studio: Ultralytics YOLOv8 para IA en el borde simplificada
Explora el poder de la IA en el borde y la AIoT con las innovadoras actualizaciones de cámaras de Seeed Studio. Descubre cómo Ultralytics YOLOv8 revoluciona la seguridad, la analítica y la transformación digital.
2023 fue el primer año en que YOLO VISION (YV23) se celebró como un evento híbrido en Madrid, en el campus de Google for Startups, brindándonos la oportunidad de organizar charlas y seminarios con profesionales, colegas y entusiastas, compartiendo una visión común hacia la innovación y la tecnología en IA.
Nuestros ponentes nos guiaron a través de diferentes implementaciones de modelos de Ultralytics YOLOv8 desplegados para diversos usos. Un gran ejemplo es Seeed Studio y sus actualizaciones de cámaras sin código usando YOLOv8.
Link to this sectionSobre Seeed Studio#
Seeed Studio es una empresa innovadora de tecnología IoT, especializada en investigación de hardware, así como en sistemas de detección, redes, computación perimetral (edge computing) y percepción avanzada impulsada por la nube.
Transmitiendo en directo desde Shenzhen, la responsable de asociaciones de Edge AI y Marketing en Seeed, Elaine Wu, profundizó en el potencial transformador de las aplicaciones de Edge AI y AIoT. En esta entrada del blog, queremos explorar los puntos clave de su charla, donde discutió temas de vanguardia como la analítica de vídeo, el despliegue de YOLOv8 y la implementación de modelos de IA en dispositivos de Edge AI de bajo consumo.
Link to this sectionRevolucionando la seguridad, la analítica y la transformación digital#
Elaine Wu comenzó su charla enfatizando el papel revolucionario de la Edge AI y el AIoT para transformar la seguridad, la analítica y la transformación digital.
Centrándose en aplicaciones de analítica de vídeo, mostró el despliegue del modelo YOLOv8 en dispositivos integrados como Jetson Nano y Jetson Xavier NX, lo que supone un paso fundamental para alcanzar objetivos de transformación digital fiables y eficientes.
Un aspecto destacable de su intervención fue el potencial de las cámaras inteligentes, potenciadas por IA avanzada, para transformar diversos espacios y mejorar la seguridad en distintos escenarios. Demostró cómo las cámaras heredadas pueden integrar sin problemas el modelo YOLOv8 sin necesidad de código complejo, haciendo que la adopción de la IA sea accesible a una audiencia más amplia.
Elaine ofreció una visión general muy reveladora de los servicios de hardware y la cartera de productos de Seeed diseñados para el despliegue de IA e IoT.
Esta sesión sirvió como puerta de entrada para adentrarnos en el despliegue de la visión artificial en la analítica de vídeo a través de diferentes sectores y casos de uso, explorando la sinergia entre hardware y software para la analítica de vídeo basada en IA, y destacando las ganancias en eficiencia y el ahorro de tiempo en el desarrollo.
Link to this sectionDespliegue sin esfuerzo con Ultralytics YOLOv5 y YOLOv8 en dispositivos Edge#
La segunda parte de la charla se centró en el despliegue de modelos de IA en dispositivos de Edge AI de bajo consumo, con especial énfasis en NVIDIA Jetson, destacando la simplicidad de construir y desplegar modelos de IA, trascendiendo más allá de los dispositivos GPU.
Elaine compartió ideas sobre el soporte de TensorRT para inferencia acelerada y presentó el benchmark de YOLOv8 probado por NVIDIA Jetson Orin usando TensorRT.
Una mención destacable fue la asociación de élite de Seeed con el ecosistema NVIDIA Jetson, posicionando a Seeed como un destino integral para simplificar el desarrollo de IA.
En general, la sesión de Elaine Wu en el evento YV23 mostró no solo los avances actuales en las aplicaciones de Edge AI y AIoT, sino que también ofreció un vistazo al emocionante futuro de estas tecnologías transformadoras.
¿Listo para profundizar en el debate? ¡Mira la charla completa sobre la actualización de cámaras sin código!
