目次
エッジコンピューティングとしてAI活用を具体化します。
特徴
- OSSを利用してエッジ側でAIによる認識および画像処理を実現します。
- 画像認識モジュールの軽量化を行い、前処理で処理対象を絞り込むことで、消費電力を制限します。
実績
| 検証内容 | 検証モデル | OS環境 | 利用したOSS | |
|---|---|---|---|---|
| Raspberry Pi | アナログメーターのデータ読み取り | Raspberry Pi 4 | Ubuntu Server 18 | Tensorflow ver2.1 |
| FPGA | 運転手の姿勢推定・脇見検知 | ZCU102 | PetaLinux(Vitis AI) | Caffe/PyTorch |
| Jetson TX/Nano | 運転手の姿勢推定・脇見検知 | NVIDIA JETSON TX2 | Ubuntu 18.04/nvdia-docker | Tensorflow ver2.1/vitis/keras/python3 |
