AI Box ReID アクセラレーション アプリケーション
作成者: AMD
AI Box ReID アクセラレーション アプリケーションは、スケーラブルな分散マルチストリームを使用する追跡と認識を実行します。このアプリケーションは、歩行者を追跡するための機械学習を活用し、複数台のカメラからのストリームをデコード処理して、カメラ フィード全体での歩行者の検出と追跡を行います。一般的には、スマート シティ、小売分析、ビデオ分析などに適用されます。
特長:
- 1080p 解像度での H.264/H.265 デコードを最大 4 ストリームまで可能
- ストリーム全体で歩行者の検出と追跡
- HDMI または DisplayPort 出力
- プログラム可能な深層学習モデルとビデオ コーデック
- ハードウェア デザインを含む完全アプリケーション
必要なハードウェア:
その他のツールおよびリソース
よくある質問 (FAQ)
いいえ、FPGA の設計経験は必要ありません。
このアプリケーションは、AMD が無償で提供しています。
AMD は、H.265/H.264 RTSP ストリーム対応の特定カメラの組み合わせで検証しました。したがって、このアプリケーションは、H.264/H.265 でエンコードされたストリームであれば問題なく動作すると考えます。
主な資料
アダプティブ コンピューティングによる電動駆動制御とサステナビリティの向上 (eBook)
AMD の Kria™ アダプティブ システム オン モジュール (SOM) デバイスは、電動駆動制御に大きく貢献しています。これらのデバイスを使用することで、パフォーマンスの最適化、モーター駆動の効率化、消費電力削減、ノイズ軽減、振動抑制、さらには潜在的な故障を事前に検出することが可能になります。詳細は、eBook をダウンロードしてご覧ください。
アダプティブ コンピューティングを使用して AI 搭載のエッジ ソリューションを加速
適応型 SOM が次世代エッジ アプリケーションに最適な理由とその利用方法について説明しています。スマート ビジョン プロバイダーが、この適応型 SOM を利用することでのみ実現できる性能、柔軟性、および迅速な開発のメリットについても解説しています。
ロボティクス分野におけるアダプティブ コンピューティング
ロボットの需要は急速に高まっています。人間と一緒に働くことができる安心安全なロボットを作ることは簡単ではありません。これらを連携させるには、より高度な技術が必要です。また機械学習や人工知能の導入によって、さらに高い処理能力が求められるようになり複合的な課題に対応しなければなりません。
ロボット開発者たちは、拡張性のある適応型プラットフォーム上にセーフティ/セキュリティ機能があらかじめ統合され、低レイテンシ、確定性、多軸制御をサポートするアダプティブ コンピューティング プラットフォームに注目し始めています。詳細は eBook をご覧ください。