রকচিপ উচ্চ পর্যায়ের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা RK3399-এর বাণিজ্যিক প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করতে গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে লক্ষ্য সনাক্তকরণ প্রযুক্তি সমাধান চালু করেছে

16 মে, 2018-এ, রকচিপ তার RK3399 চিপ প্ল্যাটফর্মে চলমান একটি গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক লক্ষ্য সনাক্তকরণ প্রযুক্তি সমাধান প্রকাশ করেছে, যা উচ্চ-সম্পন্ন AI কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্পের জন্য একটি আধা-টার্নকি সমাধান প্রদান করতে পারে এবং Android এবং Linux উভয় সিস্টেমকে সমর্থন করতে পারে। . লক্ষ্য সনাক্তকরণ হার 8 ফ্রেম/সেকেন্ডের বেশি পৌঁছেছে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, লক্ষ্য সনাক্তকরণ একটি খুব জনপ্রিয় গবেষণা দিক। টার্গেট ডিটেকশন বলতে বোঝায় ছবি বা ভিডিওতে টার্গেট অবজেক্টের অবস্থান এবং শ্রেণীবিভাগ করা। মেশিনের জন্য, আরজিবি পিক্সেল ম্যাট্রিক্স থেকে বস্তুর বিমূর্ত ধারণা এবং পজিশনিং সরাসরি প্রাপ্ত করা কঠিন, যা AI কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বড় চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে।

বর্তমানে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির প্রধান গবেষণা ও বিকাশের দিকনির্দেশগুলি হল: মুখ সনাক্তকরণ, মানবদেহ সনাক্তকরণ, যানবাহন সনাক্তকরণ, দ্বি-মাত্রিক কোড সনাক্তকরণ এবং অঙ্গভঙ্গি সনাক্তকরণ ইত্যাদি, যা ব্যাপকভাবে পর্যবেক্ষণ, বুদ্ধিমান পরিবহন, নতুন খুচরা বিক্রয়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। , প্রাকৃতিক মিথস্ক্রিয়া, ইত্যাদি ভিত্তি বস্তু সনাক্তকরণ প্রযুক্তি. গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে লক্ষ্য শনাক্তকরণ প্রযুক্তির উচ্চ নির্ভুলতা এবং দৃঢ়তা রয়েছে, তবে গণনামূলক লোড তুলনামূলকভাবে বড়, এবং এটি দীর্ঘ সময়ের জন্য এমবেডেড ডিভাইসগুলিতে ব্যবহারিকভাবে স্থাপন এবং প্রয়োগ করা যায় না।

 

AI কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বাজার এবং প্রযুক্তিগত চাহিদার প্রতিক্রিয়া হিসাবে, Rockchip শক্তিশালী RK3399 প্ল্যাটফর্মে MobileNet SSD নেটওয়ার্ককে বিশেষভাবে অপ্টিমাইজ করেছে, যাতে উচ্চ-নির্ভুল MobileNet SSD300 1.0 8 ফ্রেমের বেশি ফ্রেম হারে চলে এবং MobileNet এর সাথে সামান্য কম নির্ভুলতা এবং দ্রুত গতি SSD300 0.75 11 fps এর বেশি গতিতে চলে। আধা-রিয়েল-টাইম চলমান গতি এমবেডেড টার্মিনালে ব্যবহারিক ব্যবহারের জন্য লক্ষ্য সনাক্তকরণের মৌলিক AI প্রযুক্তি নিয়ে আসে।

এর আধা-রিয়েল-টাইম চলমান গতির পাশাপাশি, এই প্রযুক্তিগত সমাধানটি Google-এর TensorFlow অবজেক্ট সনাক্তকরণ প্রশিক্ষণ দ্বারা রপ্তানি করা TensorFlow Lite মডেলকে সমর্থন করে। বর্তমানে, TensorFlow অবজেক্ট ডিটেকশনের উপর ভিত্তি করে প্রচুর সংখ্যক ব্যবহারের কেস রয়েছে, যা মুখ থেকে অবজেক্ট পর্যন্ত সমস্ত ধরণের সনাক্তকরণকে কভার করে, যা শিল্পে সবচেয়ে সুবিধাজনক এবং জনপ্রিয় লক্ষ্য সনাক্তকরণ কাঠামোগুলির মধ্যে একটি।



RK3399 চিপ প্ল্যাটফর্মের উপর ভিত্তি করে রকচিপের গভীর শিক্ষার লক্ষ্য সনাক্তকরণ প্রযুক্তি সমাধান একই সময়ে অ্যান্ড্রয়েড বা লিনাক্স সিস্টেমকে সমর্থন করতে পারে, লক্ষ্য শনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যবহার করে এআই পণ্যগুলির ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারে, গবেষণা এবং উন্নয়ন চক্রকে ব্যাপকভাবে ছোট করতে পারে এবং আরও উচ্চ-সম্পন্ন এআইকে সাহায্য করতে পারে। বুদ্ধিমান পণ্য যত তাড়াতাড়ি সম্ভব বাজারে আঘাত.