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Aggiorna la tua fotocamera con Seeed Studio: Ultralytics YOLOv8 for Edge AI Made Easy

Esplora la potenza dell'Edge AI e dell'AIoT con gli innovativi aggiornamenti delle telecamere 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 svolto come evento ibrido a Madrid presso il campus Google for Startups, dandoci la possibilità di ospitare conferenze e seminari con professionisti, colleghi e appassionati, condividendo una visione comune sull'innovazione e la tecnologia dell'IA. 

I relatori ci hanno illustrato diverse implementazioni di Ultralytics YOLOv8 modelli utilizzati per usi diversi. Un ottimo esempio è quello di Seeed Studio e dei suoi aggiornamenti di telecamere senza codice utilizzando YOLOv8.  

Informazioni suSeeed Studio

Seeed Studio è un'azienda innovativa nel campo della tecnologia IoT, specializzata nella ricerca sull'hardware e nei sistemi di rilevamento, networking, edge computing e percezione avanzata alimentati dal cloud. 

In diretta da Shenzhen, Elaine Wu, Edge AI Partnership and Marketing Manager di Seeed, ha approfondito il potenziale di trasformazione delle applicazioni Edge AI e AIoT. In questo post del blog, vorremmo esplorare i punti salienti del suo intervento, in cui ha affrontato argomenti all'avanguardia come l'analisi video, l'implementazione di YOLOv8 e l'implementazione 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 rivoluzionare la sicurezza, l'analisi e la trasformazione digitale. 

Concentrandosi sulle applicazioni di analisi video, ha mostrato l'implementazione del modello YOLOv8 su dispositivi embedded come Jetson Nano e Jetson Xavier NX, rendendolo un passo fondamentale per raggiungere obiettivi di trasformazione digitale affidabili ed efficienti. 

Un aspetto degno di nota della sua discussione è stato il potenziale delle telecamere intelligenti, potenziate dall'IA avanzata, per trasformare vari spazi e migliorare la sicurezza in diversi scenari. Ha dimostrato come le telecamere tradizionali possano integrare perfettamente il modello YOLOv8 senza richiedere una codifica complessa, rendendo l'adozione dell'IA accessibile a un pubblico più ampio.

Elaine ha fornito una panoramica approfondita dei servizi hardware e del portafoglio prodotti di Seed progettati per l'implementazione dell'AI e dell'IoT. 

Questa sessione è servita come punto d'ingresso per l'implementazione della computer vision nell'analisi video in diversi settori e casi d'uso, esplorando la sinergia tra le applicazioni hardware e software per l'analisi video basata sull'intelligenza artificiale e mettendo in evidenza i guadagni di efficienza e i risparmi sui tempi di sviluppo. 

Distribuzione semplice con Ultralytics YOLOv5 e YOLOv8 sui dispositivi Edge

La seconda parte dell'intervento si è concentrata sull'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi Edge AI a basso consumo, con un'enfasi particolare su NVIDIA Jetson, evidenziando la semplicità di creazione e implementazione di modelli di intelligenza artificiale, che vanno oltre i dispositivi GPU . 

Elaine ha condiviso le informazioni sul supporto di TensorRT per l'inferenza accelerata e ha presentato il benchmark testato da Jetson Orin utilizzando . YOLOv8 benchmark testato da NVIDIA Jetson Orin utilizzando TensorRT.

Degna di nota è stata la partnership d'élite di Seeed con l'ecosistema NVIDIA Jetson, che posiziona Seed come una destinazione unica per semplificare lo sviluppo dell'IA. 

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

Sei pronto ad approfondire la discussione? Guarda l'intera tavola rotonda qui!

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