Aggiorna la tua videocamera con Seeed Studio: Ultralytics YOLOv8 per un'Edge AI semplificata
Esplora il potere dell'Edge AI e dell'AIoT con gli innovativi aggiornamenti delle videocamere di Seeed Studio. Scopri come Ultralytics YOLOv8 rivoluziona la sicurezza, l'analisi e la trasformazione digitale
Il 2023 è stato il primo anno in cui YOLO VISION (YV23) si è tenuto come evento ibrido a Madrid presso il campus di Google for Startups, offrendoci l'opportunità di ospitare interventi e seminari con professionisti, colleghi e appassionati, condividendo al contempo una visione comune verso l'innovazione e la tecnologia dell'IA.
I nostri relatori ci hanno guidato attraverso diverse implementazioni dei modelli di Ultralytics YOLOv8 distribuiti per differenti usi. Un grande esempio è Seeed Studio e i loro aggiornamenti di telecamere no-code tramite YOLOv8.
Informazioni su Seeed Studio#
Seeed Studio è un'innovativa azienda di tecnologia IoT, specializzata nella ricerca hardware, così come in sistemi di percezione avanzata basati su cloud, edge computing, networking e rilevamento.
In diretta streaming da Shenzhen, Elaine Wu, Edge AI Partnership and Marketing Manager presso Seeed, ha approfondito il potenziale trasformativo delle applicazioni Edge AI e AIoT. In questo post del blog, vogliamo esplorare i punti chiave del suo intervento, in cui ha discusso argomenti all'avanguardia come l'analisi video, il deployment di Ultralytics YOLOv8 e il deployment di modelli AI su dispositivi Edge AI a basso consumo.
Rivoluzionare la sicurezza, l'analisi e la trasformazione digitale#
Elaine Wu ha dato il via al suo intervento sottolineando il ruolo rivoluzionario dell'edge AI e dell'AIoT nel trasformare la sicurezza, l'analisi e la trasformazione digitale.
Concentrandosi sulle applicazioni di analisi video, ha mostrato il deployment del modello Ultralytics YOLOv8 su dispositivi embedded come Jetson Nano e Jetson Xavier NX, rendendolo un passo fondamentale verso il raggiungimento di obiettivi di trasformazione digitale affidabili ed efficienti.
Un aspetto notevole della sua discussione è stato il potenziale delle telecamere intelligenti, potenziate da AI avanzata, di trasformare vari spazi e migliorare la sicurezza in diversi scenari. Ha dimostrato come le telecamere esistenti possano integrare perfettamente il modello Ultralytics YOLOv8 senza richiedere una programmazione complessa, rendendo l'adozione dell'AI accessibile a un pubblico più ampio.
Elaine ha fornito una panoramica approfondita dei servizi hardware e del portafoglio prodotti di Seeed progettati per l'implementazione di AI e IoT.
Questa sessione è servita come porta d'accesso che ci ha guidato verso l'implementazione della computer vision nell'analisi video attraverso diversi settori e casi d'uso, esplorando la sinergia tra applicazioni hardware e software per l'analisi video basata su AI ed evidenziando i guadagni in efficienza e il risparmio di tempo nello sviluppo.
Implementazione senza sforzo con Ultralytics YOLOv5 e YOLOv8 su dispositivi Edge#
La seconda parte dell'intervento si è concentrata sull'implementazione di modelli AI su dispositivi Edge AI a basso consumo, con un'enfasi particolare su NVIDIA Jetson, evidenziando la semplicità di costruire e distribuire modelli AI, andando oltre i dispositivi con GPU.
Elaine ha condiviso approfondimenti sul supporto di TensorRT per l'inferenza accelerata e ha presentato il benchmark di Ultralytics YOLOv8 testato da NVIDIA Jetson Orin utilizzando TensorRT.
Una menzione degna di nota è stata la partnership d'élite di Seeed con l'ecosistema NVIDIA Jetson, che posiziona Seeed come una destinazione unica per semplificare lo sviluppo dell'AI.
Nel complesso, la sessione di Elaine Wu all'evento YV23 non solo ha mostrato gli attuali progressi nelle applicazioni Edge AI e AIoT, ma ha anche offerto uno sguardo sull'emozionante futuro di queste tecnologie trasformative.
Pronto ad approfondire la discussione? Guarda il video completo dell'intervento sull'aggiornamento no-code delle telecamere!
