Mejora tu cámara con Seeed Studio: Ultralytics YOLOv8 para Edge AI de forma sencilla
Explora el potencial de Edge AI y AIoT con las innovadoras mejoras 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, lo que nos brindó la oportunidad de organizar charlas y seminarios con profesionales, colegas y entusiastas por igual, mientras compartíamos una visión común sobre la innovación y la tecnología de la IA.
Nuestros ponentes nos mostraron distintas implementaciones de modelos de Ultralytics YOLOv8 desplegados para diferentes usos. Un gran ejemplo es Seeed Studio y sus mejoras de cámaras sin código con YOLOv8.
Acerca de Seeed Studio#
Seeed Studio es una empresa innovadora de tecnología IoT especializada en investigación de hardware, así como en sistemas avanzados de percepción basados en sensores, redes, computación perimetral y la nube.
En una retransmisión en directo desde Shenzhen, Elaine Wu, responsable de alianzas y marketing de Edge AI en Seeed, profundizó en el potencial transformador de las aplicaciones de Edge AI y AIoT. En esta entrada del blog, queremos explorar los aspectos más destacados de su charla, en la que trató temas punteros como el análisis de vídeo, el despliegue de Ultralytics YOLOv8 y el despliegue de modelos de IA en dispositivos Edge AI de bajo consumo.
Revolucionando la seguridad, el análisis y la transformación digital#
Elaine Wu comenzó su charla haciendo hincapié en el papel transformador de la edge AI y AIoT para revolucionar la seguridad, el análisis y la transformación digital.
Centrándose en las aplicaciones de análisis de vídeo, mostró el despliegue del modelo Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados como Jetson Nano y Jetson Xavier NX, un paso decisivo para alcanzar unos objetivos de transformación digital fiables y eficientes.
Un aspecto destacable de su exposición fue el potencial de las cámaras inteligentes, potenciadas por una IA avanzada, para transformar diversos espacios y mejorar la seguridad en distintos escenarios. Demostró cómo las cámaras antiguas podían integrar sin problemas el modelo Ultralytics YOLOv8 sin necesidad de una programación compleja, haciendo que la adopción de la IA fuera accesible para un público más amplio.
Elaine ofreció una visión detallada de los servicios de hardware y la cartera de productos de Seeed diseñados para el despliegue de IA e IoT.
Esta sesión sirvió de puerta de entrada al despliegue de la visión por ordenador en el análisis de vídeo en distintos sectores y casos de uso, explorando la sinergia entre las aplicaciones de hardware y software para el análisis de vídeo basado en IA y destacando las mejoras de eficiencia y el ahorro de tiempo de desarrollo.
Despliegue sencillo de Ultralytics YOLOv5 y YOLOv8 en dispositivos Edge#
La segunda parte de la charla se centró en el despliegue de modelos de IA en dispositivos Edge AI de bajo consumo, con especial énfasis en NVIDIA Jetson, destacando la sencillez de crear y desplegar modelos de IA más allá de los dispositivos GPU.
Elaine compartió información sobre la compatibilidad de TensorRT con la inferencia acelerada y presentó el benchmark de Ultralytics YOLOv8 probado por NVIDIA Jetson Orin mediante TensorRT.
También destacó la colaboración privilegiada de Seeed con el ecosistema NVIDIA Jetson, que posiciona a Seeed como un destino integral para simplificar el desarrollo de IA.
En conjunto, 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 una visión del prometedor futuro de estas tecnologías transformadoras.
¿Listo para profundizar en el tema? ¡Mira la charla completa sobre la mejora de cámaras sin código!
