Революция в управлении очередями с Ultralytics YOLOv8 и OpenVINO

На конференции YOLO Vision 2023 (YV23) Адриан Богушевский, евангелист-разработчик в Intel, выступил с основным докладом об улучшении управления очередями с помощью Ultralytics YOLOv8 и OpenVINO от Intel. Вот основные выводы из его выступления.

Почему важно управлять очередями#

Адриан начал с универсальной проблемы — ручного управления очередями. Он рассказал о неэффективности ручного подсчёта и подчеркнул необходимость автоматизированного решения.

Он предложил автоматизировать этот процесс с помощью видеопотоков и алгоритмов глубокого обучения.

Интеллектуальное управление очередями#

Подход Адриана к интеллектуальному управлению очередями использует ИИ для обнаружения очередей и мониторинга в реальном времени. Система определяет зоны интереса и подсчитывает находящихся в них людей, а затем может предупреждать сотрудников магазина, когда очередь превышает допустимую вместимость.

Четыре составляющих успеха#

Решение состоит из четырёх простых шагов:

1. Видеозахват: используй стандартные видеопотоки или прямые трансляции для получения данных в реальном времени.
2. Обнаружение клиентов: используй Ultralytics YOLOv8 для точного и эффективного обнаружения клиентов.
3. Подсчёт и оповещение: подсчитывай покупателей в заданных областях и отправляй оповещения, когда очереди превышают допустимую длину.
4. Развёртывание: разверни решение с помощью OpenVINO — от одноплатных компьютеров до корпоративного оборудования.

Расширяя возможности разработчиков с OpenVINO#

Адриан представил OpenVINO от Intel — набор инструментов с открытым исходным кодом для оптимизации и развёртывания инференса ИИ. OpenVINO поддерживает широкий спектр фреймворков и оборудования и призван обеспечивать более высокую производительность и единообразное развёртывание на различных платформах.

Оптимизация — это просто#

Адриан также рассказал о важном методе оптимизации — сжатии нейронных сетей. Благодаря таким методам, как посттренировочная квантизация, модели можно сжимать с минимальной потерей точности, что ускоряет инференс.

Ultralytics YOLOv8 предлагает оптимизированные высокоскоростные модели для таких задач, как обнаружение объектов, сегментация, классификация и оценка позы. С выходом YOLOv8.1 в число этих задач также вошло обнаружение ориентированных ограничивающих рамок (OBB).

Обнаружение OBB позволяет работать с объектами под разными углами и с разным поворотом, поэтому оно хорошо подходит для наклонённых объектов, например на аэрофотоснимках дистанционного зондирования и в текстах.

Поскольку повёрнутые рамки плотнее охватывают объекты, OBB уменьшает влияние фона вокруг каждого объекта, что также может улучшить работу последующих моделей классификации.

От теории к практике: демонстрация в реальном времени#

Главным событием доклада стала демонстрация в реальном времени. Всего несколькими строками кода Адриан показал подсчёт клиентов, автоматические оповещения и результаты тестирования производительности.

Рис. 1. Адриан Богушевский выступает на YOLO Vision 2023 в кампусе Google for Startups в Мадриде.

Производительность имеет значение#

Тесты на оборудовании Intel продемонстрировали практическую применимость этого решения: оно показало высокую производительность на всём диапазоне устройств — от процессоров Intel Core i7 до серверов Intel Xeon.

Простое развёртывание#

Во время презентации нам предложили два варианта развёртывания: скрипты для технически подкованных пользователей и Jupyter-ноутбуки для тех, кто предпочитает практический подход. Подробная документация и пошаговые инструкции упрощают развёртывание решения.

Подведём итог!#

В завершение доклада Адриан пригласил разработчиков создавать собственные системы интеллектуального управления очередями на основе подобных проектов с открытым исходным кодом и эталонных комплектов Intel Edge AI.

Спонсорство Intel и выступление Адриана на YV23 подчёркивают ценность сотрудничества в сообществе ИИ.

Смотри полное выступление на YouTube.