物件辨識是影像偵測(Video-Image-Detection)應用中最被廣泛使用的一項技術,無論在哪一個產業都能見到相關的案例。對軟體開發者而言,最重要的是如何利用深度學習讓AI能成功抓到物件的特徵點,進而產生推論及辨識;另一方面,以硬體開發者的角度,如何搭建一套能符合各種應用需求的高彈性平台就成為很重要的課題。
為了協助開發者克服在軟硬體端所遭遇的挑戰,安提將嵌入式AI邊緣運算平台與AIoT生態系夥伴的演算法及SDK整合,提供適用於不同產業的物件辨識解決方案。安提嵌入式AI邊緣運算平台以小型化且低功耗的工業級零組件設計,板載豐富的I/O並支援多種周邊擴充模組,像是I/O擴充模組、相機模組及5G解決方案,提高平台在各式場域的應用性。
此外,我們將AIoT生態系夥伴的演算法及SDK導入硬體平台,能因應不同的需求提供適合的演算法,更可以藉由深度學習SDK平台來客製化專屬的演算法,藉此降低軟體開發的成本及時間,讓開發者把資源運用在實際場域的校正和整合上。
彈性佈署 | GPU加速 | 整合及客製 |
安提Jetson AI邊緣運算平台
Nvidia Jetson AGX Xavier | |
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• GPU : 512個Volta核心& 64個Tensor核心 • CPU : 8-core ARM v8.2 64-bit CPU, 8MB L2 + 4MB L3 • 記憶體 : 16 GB 256-bit LPDDR4 • 相機 : 16 lanes MIPI CSI-2 |
Nvidia Jetson TX2 | |
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• GPU : 256個Pascal核心 • CPU : 6 core Denver and A57 • 記憶體 : 8GB 128-bit LPDDR4 • 相機 : 12 lanes MIPI CSI-2 |
硬體周邊 | |||||||||||||||||||
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影像偵測模組 ▼
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螢幕或平板 |
軟體及演算法 | ||||||||||
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演算法 ▼
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軟體 ▼
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