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探索智能化遠(yuǎn)程控制的未來 一 貝銳向日葵與 OpenVINO? 共啟技術(shù)革新

愛云資訊 ? 2024-06-24 12:54 ? 次閱讀
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在當(dāng)今數(shù)字化快速發(fā)展的背景下,遠(yuǎn)程控制技術(shù)使得企業(yè)能夠跨地域管理和控制設(shè)備,優(yōu)化資源配置,提高操作效率,并在一定程度上降低了運(yùn)營成本。尤其是近幾年來,遠(yuǎn)程工作和遠(yuǎn)程技術(shù)支持的需求顯著增加,遠(yuǎn)程控制技術(shù)的重要性更是日益凸顯。

然而,隨著應(yīng)用場景的擴(kuò)展,遠(yuǎn)程控制技術(shù)也面臨著一系列挑戰(zhàn),如安全性問題、數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和實(shí)時(shí)性、以及跨平臺(tái)兼容性等。在安全性方面,如何確保遠(yuǎn)程傳輸過程中數(shù)據(jù)不被非法截取或篡改是一大挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)傳輸效率方面,如何實(shí)現(xiàn)低延遲和高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸也是技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。此外,隨著終端設(shè)備種類的增多,如何保持軟件在不同操作系統(tǒng)和硬件平臺(tái)上都能穩(wěn)定運(yùn)行,同樣考驗(yàn)著遠(yuǎn)程控制技術(shù)的適應(yīng)性和靈活性。

貝銳向日葵與英特爾的合作,正是在這樣的背景下展開的。通過利用英特爾的開源AI工具套件OpenVINO?,貝銳向日葵在遠(yuǎn)程控制領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了圖像的實(shí)時(shí)識(shí)別和深度分析,顯著提升了遠(yuǎn)程操作的精確度和響應(yīng)速度,讓遠(yuǎn)程過程可以智能回溯,提升工作效率、解放生產(chǎn)力,為用戶提供了更加智能化和高效化的服務(wù)體驗(yàn)。

OpenVINO?是英特爾推出的針對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化、推理加速以及快速部署的開源工具套件。利用OpenVINO?工具套件,貝銳向日葵在其遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了

基于深度學(xué)習(xí)的遠(yuǎn)程圖像實(shí)時(shí)識(shí)別優(yōu)化與推理加速。OpenVINO?提供了一系列的模型優(yōu)化工具,可以有效減小遠(yuǎn)程圖像識(shí)別與分析中使用到的深度學(xué)習(xí)模型的尺寸,并加快推理速度,從而更有效地實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)控圖像的識(shí)別和實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測關(guān)鍵遠(yuǎn)程操作。遠(yuǎn)程工作結(jié)束后,自動(dòng)生成每次遠(yuǎn)控工作的內(nèi)容回溯報(bào)告,從而有效優(yōu)化遠(yuǎn)控管理。

模型跨平臺(tái)的快速部署,以及推理負(fù)載的無縫切換。通過OpenVINO?具有的“一次編寫,任意部署”的特點(diǎn),多個(gè)深度學(xué)習(xí)模型可以很方便地部署在不同硬件設(shè)備上,并可以在不同的設(shè)備上快速地進(jìn)行推理負(fù)載的切換。貝銳向日葵的遠(yuǎn)程圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測模型可以運(yùn)行在英特爾酷睿Ultra平臺(tái)中的神經(jīng)處理單元(NPU),這不僅減輕了主CPU的負(fù)擔(dān),還降低了整體系統(tǒng)的功耗。光學(xué)字符識(shí)別(OCR)模型可以運(yùn)行在英特爾酷睿Ultra處理器的集成顯卡CPU上,提供高速實(shí)時(shí)的字符識(shí)別能力。

更快速更省力的軟件開發(fā)。目前,OpenVINO?已經(jīng)同時(shí)支持英特爾?架構(gòu)以及ARM架構(gòu)的CPU作為運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型推理的硬件,同時(shí),也支持英特爾的集成顯卡、獨(dú)立顯卡、以及NPU、FPGA上的模型部署。由于這種跨平臺(tái)多架構(gòu)硬件設(shè)備的支持,貝銳向日葵也可以利用OpenVINO?縮短遠(yuǎn)程操控軟件在跨平臺(tái)上的開發(fā)時(shí)間,同時(shí)大大減少了開發(fā)的工作量。

貝銳向日葵攜手OpenVINO?工具套件以及英特爾新一代酷睿Ultra處理器,這種軟硬件協(xié)同的方法將遠(yuǎn)程連接進(jìn)一步專業(yè)化,為更多企業(yè)級用戶帶來更加便捷、高效、智能的遠(yuǎn)程控制解決方案。

基于OpenVINO?的遠(yuǎn)程圖像識(shí)別與

分析的優(yōu)化與推理加速

貝銳向日葵的遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)中,圖像識(shí)別功能是提高遠(yuǎn)程操作精確性和效率的關(guān)鍵技術(shù),其遠(yuǎn)程控制中使用OpenVINO?加速推理的流程如下圖所示,通過一系列的系統(tǒng)化步驟展開。

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通過利用英特爾的OpenVINO?工具套件,貝銳向日葵能夠顯著優(yōu)化其遠(yuǎn)程圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測和光學(xué)字符識(shí)別(OCR)模型。

當(dāng)Sunlogin客戶端(控制端)發(fā)起一個(gè)遠(yuǎn)程控制請求時(shí),首先會(huì)在成功驗(yàn)證后與Sunlogin遠(yuǎn)端(被控制端)建立連接。連接建立后,Sunlogin客戶端會(huì)由OpenVINO?提供的設(shè)備查詢功能,查詢OpenVINO?以獲取可用設(shè)備列表,選擇最佳設(shè)備。然后初始化OpenVINO?模塊,并加載Sunlogin預(yù)先訓(xùn)練好的的深度學(xué)習(xí)模型,進(jìn)行模型編譯。OpenVINO?專為加速深度學(xué)習(xí)模型的推理和部署而設(shè)計(jì),因此,在模型加載和編譯的過程中,可以利用OpenVINO?提供的模型優(yōu)化工具進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換,從而可顯著減小模型大小,同時(shí)在之后的推理中提升推理速度。

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當(dāng)來自被控端的視頻流被接收時(shí),它會(huì)被解碼并轉(zhuǎn)換為JPG圖像。這些圖像隨后被預(yù)處理以適應(yīng)推理任務(wù)。預(yù)處理后的圖像被發(fā)送到OpenVINO?模塊進(jìn)行加速推理。在這里,目標(biāo)檢測模型的推理加速可使該模型能夠更快地識(shí)別遠(yuǎn)程視頻流中的關(guān)鍵對象,而OCR模型則能更迅速準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換圖像中的文字信息。這樣的技術(shù)進(jìn)步不僅提高了遠(yuǎn)程操作的響應(yīng)速度,也優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理過程,從而增強(qiáng)了整體的系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。因此,這一步可以高效地執(zhí)行推理任務(wù)所需的計(jì)算。

OpenVINO?的另一個(gè)重要特點(diǎn)是其支持跨平臺(tái)的模型部署能力,無需重寫大量代碼,可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的無縫遷移,特別是針對新一代酷睿Ultra處理器中的NPU(神經(jīng)處理單元)的支持。在這里,貝銳向日葵可以將輕松將這些優(yōu)化過的深度學(xué)習(xí)模型部署到不同的硬件上。特別是,目標(biāo)檢測模型可以部署在NPU上運(yùn)行,這樣做可以利用NPU的高效能低功耗特性,實(shí)現(xiàn)更高效的實(shí)時(shí)推理,同時(shí)大大降低了系統(tǒng)的總體能耗。同時(shí),OCR模型則部署在CPU上,利用其高性能的特點(diǎn)來處理大量的圖像數(shù)據(jù)。同時(shí),酷睿Ultra處理器中攜帶的集成顯卡iGPU其強(qiáng)大的圖形渲染能力,還可以為遠(yuǎn)程控制操作提供更加高清的圖像畫質(zhì),方便IT人員進(jìn)行更為精準(zhǔn)的遠(yuǎn)程操控。這種硬件的優(yōu)化部署不僅提高了遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的性能,也使得系統(tǒng)能夠在保持高效率的同時(shí),降低能耗和成本,更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和需求。

推理完成后,OpenVINO?提供了一組目標(biāo)檢測及OCR字符識(shí)別后的結(jié)果,然后Sunlogin客戶端使用OpenCV的dnn模塊對結(jié)果集進(jìn)行后處理,以提取最優(yōu)結(jié)果。以上整個(gè)過程展示了如何將強(qiáng)大的AI工具如OpenVINO?工具套件集成到現(xiàn)有的遠(yuǎn)程控制軟件中,通過使用優(yōu)化的模型進(jìn)行更快、更高效的推理,從而改善遠(yuǎn)程操作的整體用戶體驗(yàn)。

異構(gòu)架構(gòu)支持,開發(fā)省時(shí)省力

OpenVINO支持包括英特爾X86和ARM在內(nèi)的多種CPU架構(gòu),這為開發(fā)人員提供了極大的靈活性和便利。異構(gòu)架構(gòu)的支持意味著開發(fā)者可以編寫一次代碼,然后將其部署到多種硬件平臺(tái)上,無論是在個(gè)人電腦、服務(wù)器還是移動(dòng)設(shè)備上。這種能力不僅簡化了開發(fā)流程,也使得貝銳向日葵可以輕松適應(yīng)各種硬件環(huán)境,保證軟件的廣泛兼容性和高效性。此外,這種支持也使得貝銳向日葵能夠更好地利用不同設(shè)備的特定硬件加速功能,進(jìn)一步提高其產(chǎn)品的性能和效率。

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通過引入AI技術(shù),貝銳向日葵的遠(yuǎn)程控制解決方案能夠在多個(gè)行業(yè)中找到應(yīng)用,如信息科技、智能制造和醫(yī)療等領(lǐng)域。AI的加入使得遠(yuǎn)程控制更加精準(zhǔn),能夠?qū)崟r(shí)分析和處理大量數(shù)據(jù),提供更加詳細(xì)和準(zhǔn)確的控制反饋,極大地提升了操作的便捷性和安全性。例如,在智能制造行業(yè)中,通過遠(yuǎn)程控制技術(shù),操作員可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問題,大幅提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

貝銳向日葵與包括OpenVINO?工具套件、酷睿Ultra處理器在內(nèi)的英特爾的軟硬件合作不僅限于當(dāng)前的成果,雙方將繼續(xù)深化合作,探索更多AI應(yīng)用的可能性,以推動(dòng)遠(yuǎn)程控制技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步和創(chuàng)新。

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