Améliore ta caméra avec Seeed Studio : Ultralytics YOLOv8 simplifie l'IA en périphérie

2023 a été la première année où YOLO VISION (YV23) s’est tenu sous la forme d’un événement hybride à Madrid, sur le campus Google for Startups. Nous avons ainsi pu organiser des conférences et des séminaires réunissant professionnels, collègues et passionnés autour d’une vision commune de l’innovation et des technologies de l’IA.

Nos intervenants nous ont présenté différentes applications des modèles Ultralytics YOLOv8 déployés pour différents usages. Seeed Studio et ses mises à niveau de caméras sans code avec YOLOv8 en sont un excellent exemple.

À propos de Seeed Studio#

Seeed Studio est une entreprise spécialisée dans les technologies IoT, qui se consacre à la recherche sur le matériel ainsi qu’aux systèmes de détection, de mise en réseau, d’informatique en périphérie et de perception avancée optimisés par le cloud.

En direct de Shenzhen, Elaine Wu, responsable des partenariats Edge AI et du marketing chez Seeed, a exploré le potentiel transformateur des applications Edge AI et AIoT. Dans cet article de blog, nous allons présenter les principaux points de son intervention, où elle a abordé des sujets tels que l’analyse vidéo, le déploiement d’Ultralytics YOLOv8 et le déploiement de modèles d’IA sur des appareils Edge AI à faible consommation.

Révolutionner la sécurité, l’analyse et la transformation numérique#

Elaine Wu a commencé son intervention en soulignant le rôle de l’Edge AI et de l’AIoT dans l’amélioration de la sécurité, de l’analyse et de la transformation numérique.

En se concentrant sur les applications d’analyse vidéo, elle a présenté le déploiement du modèle Ultralytics YOLOv8 sur des appareils embarqués comme le Jetson Nano et le Jetson Xavier NX, une étape décisive vers la réalisation d’objectifs fiables et efficaces de transformation numérique.

Un aspect marquant de son intervention était le potentiel des caméras intelligentes, optimisées par une IA avancée, pour transformer différents espaces et renforcer la sécurité dans divers scénarios. Elle a montré comment les caméras existantes pouvaient intégrer le modèle Ultralytics YOLOv8 sans nécessiter de codage complexe, rendant l’adoption de l’IA accessible à un public plus large.

Elaine a présenté un aperçu éclairant des services matériels et du portefeuille de produits de Seeed conçus pour le déploiement de l’IA et de l’IoT.

Cette session nous a ouvert la voie au déploiement de la vision par ordinateur pour l’analyse vidéo dans différents secteurs et cas d’usage. Elle a exploré la synergie entre les applications matérielles et logicielles pour l’analyse vidéo assistée par l’IA, et mis en évidence les gains d’efficacité et le temps de développement économisé.

Déploiement facile d’Ultralytics YOLOv5 et YOLOv8 sur des appareils Edge#

La deuxième partie de l’intervention portait sur le déploiement de modèles d’IA sur des appareils Edge AI à faible consommation, en particulier NVIDIA Jetson, et soulignait la simplicité de la création et du déploiement de modèles d’IA, au-delà des appareils équipés de GPU.

Elaine a partagé des informations sur la prise en charge de l’inférence accélérée par TensorRT et a présenté le benchmark d’Ultralytics YOLOv8 réalisé avec NVIDIA Jetson Orin et TensorRT.

Une mention notable a été le partenariat d’élite de Seeed avec l’écosystème NVIDIA Jetson, qui positionne Seeed comme une destination unique pour simplifier le développement de l’IA.

Dans l’ensemble, l’intervention d’Elaine Wu lors de l’événement YV23 a non seulement mis en lumière les progrès actuels des applications Edge AI et AIoT, mais aussi donné un aperçu de l’avenir de ces technologies.

Prêt à approfondir la discussion ? Regarde la présentation complète sur la mise à niveau d’une caméra sans code !