Découvrez la vision par ordinateur avec intel® OPENvino®

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Découvrez la vision par ordinateur avec intel® OPENvino®

Table of Contents:

  1. Introduction
  2. Background
  3. Problem Statement
  4. Old Approach and its Limitations
  5. Discovering Computer Vision
  6. The Role of OpenVINO
  7. OpenVINO: Model Optimization
  8. OpenVINO: Intermediate Representation
  9. OpenVINO: Inference Engine
  10. Using OpenVINO: A Demo
  11. Conclusion
  12. Call to Action

👉 Introduction

Dans cet article, nous allons explorer l'utilisation de la vision par ordinateur dans un projet du monde réel. Nous examinerons comment cette technologie peut être utilisée pour résoudre un problème courant dans l'assemblage de produits - la détection précise des vis. Nous aborderons également le sujet de l'optimisation des modèles et nous présenterons OpenVINO, une plateforme puissante pour le déploiement de modèles de vision par ordinateur.

👉 Background

Avant de plonger dans les détails de notre projet, permettez-moi de me présenter. Je suis un professionnel certifié Microsoft et un lauréat du titre de professionnel le plus précieux. Travaillant en Roumanie avec Solution Access, une entreprise spécialisée dans l'IoT et la vision par ordinateur, j'ai acquis une expérience considérable dans le domaine.

👉 Problem Statement

Le défi que nous avons rencontré dans notre projet était le suivant : garantir que les travailleurs assemblent correctement les vis sur un produit. Cela peut sembler être une tâche simple, mais cela peut facilement devenir fastidieux et propice à des erreurs. L'approche traditionnelle consistait à compter le nombre de vis par poids, mais cette méthode présentait des problèmes et était limitée dans son efficacité.

👉 Old Approach and its Limitations

L'approche traditionnelle de comptage des vis à l'Aide du poids présentait plusieurs problèmes, notamment la possibilité d'oublier ou de placer incorrectement les vis. Ces problèmes nous ont poussés à explorer les possibilités offertes par la vision par ordinateur pour résoudre ce défi. Nous avons décidé de plonger dans le domaine de la vision par ordinateur en utilisant des modèles et des bibliothèques disponibles sur le marché.

👉 Discovering Computer Vision

Nous avons entrepris de former notre modèle de vision par ordinateur en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Cela nous a permis de détecter avec précision les vis correctes lors de l'assemblage. L'apprentissage a été une courbe d'apprentissage pour nous, mais nous avons rapidement réalisé les avantages de l'utilisation de la vision par ordinateur pour résoudre des problèmes réels.

👉 The Role of OpenVINO

Pendant nos recherches, nous avons découvert OpenVINO, une plateforme puissante développée par Intel. OpenVINO nous a permis d'optimiser nos modèles de vision par ordinateur pour une utilisation efficace sur différentes architectures matérielles. Avec OpenVINO, nous avons pu convertir nos modèles en représentations intermédiaires, optimiser leur mémoire et choisir une implémentation adaptée à chaque matériel.

👉 OpenVINO: Model Optimization

L'optimisation des modèles est une étape cruciale pour assurer des performances optimales. OpenVINO propose un processus en trois étapes pour l'optimisation des modèles, notamment l'optimisation de réseau, l'optimisation de mémoire et l'optimisation de niveau noyau. Ces étapes garantissent que nos modèles fonctionnent de manière optimale et fournissent des résultats précis.

👉 OpenVINO: Intermediate Representation

OpenVINO nous offre également une représentation intermédiaire des modèles, ce qui simplifie leur déploiement sur différents périphériques. Cette représentation intermédiaire déCompose les modèles en fichiers XML et binaires, qui décrivent la topologie, la connectivité et les poids des couches du modèle. Cela facilite le déploiement et l'utilisation des modèles dans diverses applications.

👉 OpenVINO: Inference Engine

OpenVINO propose un moteur d'inférence puissant qui permet d'exécuter les modèles de vision par ordinateur sur différents périphériques. Grâce à ce moteur, nous pouvons exécuter nos modèles de manière efficace et obtenir des prédictions précises. Le moteur d'inférence prend en charge plusieurs API, notamment C++, Python, permettant ainsi une intégration facile dans nos applications.

👉 Using OpenVINO: A Demo

Pour mieux comprendre l'utilisation d'OpenVINO, nous allons partager une démonstration pratique. Nous présenterons une adaptation d'une démo d'Intel en utilisant un stick neuronal. Cette démo nous permettra de mettre en évidence comment OpenVINO peut être utilisé pour détecter et reconnaître des cartes d'immatriculation. Nous discuterons également des avantages et des performances de OpenVINO par rapport à d'autres solutions.

👉 Conclusion

En conclusion, l'utilisation de la vision par ordinateur dans notre projet d'assemblage de produits s'est révélée extrêmement bénéfique. Grâce à OpenVINO, nous avons pu optimiser nos modèles, les déployer efficacement sur différents périphériques et obtenir des résultats précis. La vision par ordinateur offre des possibilités infinies pour résoudre des problèmes réels et améliorer les processus industriels.

👉 Call to Action

Si vous souhaitez explorer plus en détail OpenVINO et l'utilisation de la vision par ordinateur, je vous encourage à télécharger la dernière version d'OpenVINO. Vous trouverez de nombreux exemples et ressources pour démarrer votre propre projet de vision par ordinateur. N'hésitez pas à expérimenter et à découvrir comment cette technologie peut améliorer vos propres processus.

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