Aggiorna la tua fotocamera con Seeed Studio: Ultralytics YOLOv8 per un'Edge AI alla portata di tutti

Il 2023 è stato il primo anno in cui YOLO VISION (YV23) si è svolto come evento ibrido a Madrid, presso il campus Google for Startups, offrendoci l’opportunità di ospitare interventi e seminari con professionisti, colleghi e appassionati, condividendo al contempo una visione comune dell’innovazione e della tecnologia nell’ambito dell’AI.

I nostri relatori ci hanno illustrato diverse implementazioni dei modelli Ultralytics YOLOv8 distribuiti per vari utilizzi. Un ottimo esempio è Seeed Studio con i suoi aggiornamenti delle videocamere senza codice basati su YOLOv8.

Informazioni su Seeed Studio#

Seeed Studio è un’azienda innovativa nel settore della tecnologia IoT, specializzata nella ricerca hardware, nonché nei sistemi avanzati di percezione basati su sensing, networking, edge computing e cloud.

In collegamento live da Shenzhen, Elaine Wu, Responsabile delle partnership e del marketing per l’Edge AI presso Seeed, ha approfondito il potenziale trasformativo delle applicazioni Edge AI e AIoT. In questo post del blog, esploreremo i punti salienti del suo intervento, in cui ha discusso temi all’avanguardia come l’analisi video, la distribuzione di Ultralytics YOLOv8 e la distribuzione di modelli AI su dispositivi Edge AI a basso consumo.

Rivoluzionare la sicurezza, l’analisi e la trasformazione digitale#

Elaine Wu ha aperto il 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 la distribuzione del modello Ultralytics YOLOv8 su dispositivi embedded come Jetson Nano e Jetson Xavier NX, rendendola un passo fondamentale verso il raggiungimento di obiettivi di trasformazione digitale affidabili ed efficienti.

Un aspetto degno di nota del suo intervento è stato il potenziale delle videocamere intelligenti, potenziate dall’AI avanzata, di trasformare diversi spazi e migliorare la sicurezza in scenari differenti. Ha dimostrato come le videocamere legacy potessero 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 la distribuzione di soluzioni AI e IoT.

Questa sessione ha rappresentato un punto di accesso alla distribuzione della computer vision nell’analisi video in diversi settori e casi d’uso, esplorando la sinergia tra applicazioni hardware e software per l’analisi video basata sull’AI e mettendo in evidenza i guadagni in termini di efficienza e la riduzione dei tempi di sviluppo.

Distribuzione semplice di Ultralytics YOLOv5 e YOLOv8 sui dispositivi edge#

La seconda parte dell’intervento si è concentrata sulla distribuzione di modelli AI su dispositivi Edge AI a basso consumo, con particolare attenzione a NVIDIA Jetson, evidenziando la semplicità di creazione e distribuzione dei modelli AI, senza limitarsi ai dispositivi GPU.

Elaine ha condiviso informazioni sul supporto di TensorRT all’inferenza accelerata e ha presentato il benchmark di Ultralytics YOLOv8 testato da NVIDIA Jetson Orin utilizzando TensorRT.

Un elemento degno di nota è stata la partnership di eccellenza di Seeed con l’ecosistema NVIDIA Jetson, che ha posizionato Seeed come punto di riferimento unico per semplificare lo sviluppo dell’AI.

Nel complesso, la sessione di Elaine Wu all’evento YV23 ha mostrato non solo i progressi attuali nelle applicazioni Edge AI e AIoT, ma ha anche offerto uno sguardo sul futuro entusiasmante di queste tecnologie trasformative.

Vuoi approfondire la discussione? Guarda l’intervento completo sull’aggiornamento delle videocamere senza codice!