Ultralytics YOLOv8 및 Intel 의 OpenVINO 이 대기열 관리를 혁신하는 방법을 살펴보세요. YV23의 인사이트에서 배우고 실시간 모니터링을 위한 AI 기반 솔루션을 도입하세요. 지금 바로 혁명에 동참하세요!
획기적인 아이디어가 최첨단 기술과 매끄럽게 융합된 YOLO 비전 2023 (YV23)은 정말 짜릿한 시간이었습니다! 기조연설 중 하나는 소프트웨어 에반젤리스트인 Intel의 소프트웨어 에반젤리스트인 Adrian Boguszewski가 무대에 올라 다음을 사용하여 대기열 관리를 혁신하는 방법에 대한 통찰력을 공유했습니다. Ultralytics YOLOv8 와 Intel 의 OpenVINO. 이 강연의 핵심 내용을 자세히 살펴보겠습니다.
Adrian은 대기열을 관리하는 수작업이라는 보편적인 과제를 해결하는 것부터 시작했습니다. Adrian은 수작업의 비효율성을 생생하게 묘사하며 자동화된 솔루션의 필요성을 강조했습니다.
비디오 스트림과 딥러닝 알고리즘을 활용하는 것보다 이 문제를 해결하는 더 좋은 방법이 있을까요?
Adrian의 지능형 대기열 관리에 대한 비전은 AI의 강력한 기능을 활용하여 대기열을 실시간으로 감지하고 모니터링하는 것이었습니다. 관심 지역을 정의하고 해당 지역 내의 인원을 계산하여 대기열이 수용 인원을 초과할 때 매장 직원에게 원활하게 경고할 수 있는 시스템입니다. 정말 게임 체인저입니다!
이 솔루션은 간단한 4단계로 세분화되었습니다:
Adrian은 AI 추론을 최적화하고 배포하기 위한 Intel의 OpenVINO 오픈 소스 툴킷의 놀라운 기능을 소개했습니다. 다양한 프레임워크와 하드웨어를 지원하는 OpenVINO 은 다양한 플랫폼에서 더 나은 성능과 원활한 배포를 약속합니다.
Adrian은 최적화의 비결인 신경망 압축도 공개했습니다. 학습 후 양자화와 같은 기술을 사용하면 정확도를 유지하면서 모델을 압축할 수 있습니다. 그 결과? 성능 저하 없이 더 빠른 추론이 가능해졌습니다.
YOLOv8 는 물체 감지, 분류, 세분화, 포즈 추정 등의 작업에 최적화된 고속 모델을 제공합니다. YOLOv8 .1 버전에서 이러한 작업에는 정확한 정확도를 위해 제작된 기능인 OBB( Oriented Bounding Box )가 포함됩니다.
이 최첨단 기능은 다양한 각도와 회전에서 물체를 감지하는 데 탁월합니다. 항공 원격 감지 이미지와 텍스트와 같이 기울어진 물체를 식별하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.
OBB를 사용하면 객체 로컬라이제이션이 매우 정밀해져 배경 간섭을 최소화하고 주변 요소의 노이즈를 줄여 분류 모델을 개선하여 객체 분류를 향상시킬 수 있습니다.
이 강연의 하이라이트는 의심할 여지 없이 라이브 데모였습니다. 그는 단 몇 줄의 코드만으로 솔루션의 강력한 성능과 다양한 기능을 보여주었습니다. 실시간 고객 수 계산, 원활한 알림, 인상적인 성능 벤치마크는 청중을 감탄하게 만들었습니다.
Intel 하드웨어에 대한 성능 벤치마크를 통해 이 솔루션의 실제 적용 가능성을 확인할 수 있었습니다. i7 CPU부터 Intel 제온 서버까지, 이 솔루션은 전반적으로 뛰어난 성능을 제공했습니다.
프레젠테이션에서는 기술에 정통한 사용자를 위한 스크립트와 보다 실무적인 접근 방식을 선호하는 사용자를 위한 Jupyter 노트북의 두 가지 배포 옵션이 제공되었습니다. 포괄적인 문서와 따라하기 쉬운 지침 덕분에 솔루션 배포는 매우 쉬웠습니다.
Adrian은 강연을 마무리하면서 지능형 대기열 관리의 혁명에 동참하라는 과제를 남겼습니다. 이와 같은 오픈 소스 프로젝트와 Intel 의 Edge AI 레퍼런스 키트를 활용하면 가능성은 무궁무진합니다. 이제 소매를 걷어붙이고 코드에 뛰어들어 AI 기반 대기열 관리의 미래를 맞이해 보세요!
결론적으로, Intel의 후원과 YV23에서의 Adrian의 강연은 AI 커뮤니티의 혁신과 협업의 힘을 보여주는 증거입니다. 그와 같은 선구자가 앞장서고 있으니 미래는 그 어느 때보다 밝아 보입니다. AI의 힘을 활용하고 개발자의 역량을 강화하며 한 번에 한 줄의 코드로 대기열 관리를 혁신해 봅시다!
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