في 16 مايو 2018 ، أصدرت Rockchip حلًا لتقنية الكشف عن الهدف قائم على التعلم العميق يعمل على منصة شرائح RK3399 ، والتي يمكن أن توفر حلاً شبه كامل لصناعة الذكاء الاصطناعي المتطورة ، ويمكن أن تدعم أنظمة Android و Linux. . يصل معدل الكشف عن الهدف إلى أكثر من 8 إطارات / ثانية.
في مجال الذكاء الاصطناعي ، يعد اكتشاف الهدف اتجاهًا بحثيًا شائعًا للغاية. يشير اكتشاف الهدف إلى تحديد موقع الكائنات المستهدفة وتصنيفها في الصور أو مقاطع الفيديو. بالنسبة للآلات ، من الصعب الحصول مباشرة على المفهوم المجرد وتحديد موضع الكائنات من مصفوفة RGB بكسل ، مما يجلب تحديات كبيرة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي AI.
في الوقت الحاضر ، اتجاهات البحث والتطوير الرئيسية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هي: اكتشاف الوجه ، واكتشاف جسم الإنسان ، واكتشاف المركبات ، واكتشاف الكود ثنائي الأبعاد والتعرف على الإيماءات ، وما إلى ذلك ، والتي يمكن استخدامها على نطاق واسع في المراقبة ، والنقل الذكي ، وتجارة التجزئة الجديدة ، التفاعل الطبيعي ، إلخ. الأساس هو تقنية الكشف عن الأشياء. تتمتع تقنية الكشف عن الهدف القائمة على التعلم العميق بدقة عالية ومتانة ، لكن الحمل الحسابي كبير نسبيًا ، ولا يمكن نشره وتطبيقه عمليًا في الأجهزة المدمجة لفترة طويلة.
استجابة لسوق الذكاء الاصطناعي والاحتياجات التقنية ، قامت Rockchip بتحسين شبكة MobileNet SSD بشكل خاص على منصة RK3399 القوية ، بحيث يعمل MobileNet SSD300 1.0 عالي الدقة بمعدل إطار يزيد عن 8 إطارات ، وشبكة MobileNet مع دقة أقل قليلاً وسرعة أسرع يعمل SSD300 0.75 بأكثر من 11 إطارًا في الثانية. تجلب سرعة التشغيل شبه الحقيقية تقنية الذكاء الاصطناعي الأساسية للكشف عن الهدف للاستخدام العملي في الجهاز المدمج.
بالإضافة إلى سرعة التشغيل شبه الحقيقية ، يدعم هذا الحل التقني نموذج TensorFlow Lite الذي تم تصديره بواسطة تدريب TensorFlow على اكتشاف الكائنات من Google. في الوقت الحالي ، هناك عدد كبير من حالات الاستخدام التي تعتمد على TensorFlow Object Detection ، والتي تغطي جميع أنواع الاكتشاف من وجه إلى كائن ، والتي تعد واحدة من أكثر أطر الكشف عن الأهداف شيوعًا وملاءمة في الصناعة.
يمكن أن يدعم حل تكنولوجيا اكتشاف الهدف للتعلم العميق من Rockchip القائم على منصة شرائح RK3399 نظام Android أو Linux في نفس الوقت ، وتحسين تجربة المستخدم لمنتجات AI باستخدام تقنية الكشف عن الهدف ، وتقصير دورة البحث والتطوير بشكل كبير ، ومساعدة المزيد من الذكاء الاصطناعي المتطور منتجات ذكية لتصل إلى السوق في أسرع وقت ممكن.