Intel kondigt IoT-toolkit aan voor videoherkenning via deep learning

Als onderdeel van zijn Internet of Things en Artificial Intelligence strategie stelt Intel een nieuwe toolkit voor. De Open Visual Inference and Neural Network Optimization (OpenVINO) toolkit geeft ontwikkelaars de kans om computer vision en deep learning te injecteren in apps op de edge.

In een blogpost schrijft Intel dat zijn IoT-afdeling met 20 procent is gegroeid in 2017 en sterk blijft groeien in het eerste kwartaal van dit jaar. Tom Lantzsch, General Manager van de Internet of Things groep bij Intel: “We zien een significante groei in de IoT-markten wereldwijd, meer specifiek in vision applicaties. Beeld en video omvatten bijna het hele IoT-segment, zoals bijvoorbeeld het vinden van productdefecten op een assemblagelijn of het beheer van rekken in winkels. Ze gebruiken allemaal hoge resolutiecamera’s en creeëren ongelooflijk veel data, wat geaggregeerd en geanalyseerd moet worden.”

OpenVINO

Intel heeft daar nu een kant-en-klare oplossing voor met de OpenVINO toolkit om snel een krachtige oplossing te bouwen voor computer vision en deep learning. De productie van hoge kwaliteitsvideo vereist bliksemsnele analyse van datastromen om realtime te beantwoorden waar nodig. Dit hoort allemaal op de edge te gebeuren. Enkel de relevante informatie wordt asynchroon naar de cloud gestuurd.

OpenVINO ondersteunt heterogene executies over verschillende computer vision-accelerators, waaronder CPU, GPU, Intel Movidius en FPGA, dankzij één algemene API. De nieuwe oplossing wordt vandaag al gebruikt door verschillende partners. Zo gebruikt Dahua de toolkit voor smart city en verkeersoplossingen, GE Healthcare voor medische beeldvorming en Hickvision voor industriële veiligheid. Andere partners zijn Avent Vi, Current by GE, Dell en Honeywell.

Wie met de toolkit aan de slag wil, kan best eerst de minimale systeemeisen bekijken.