ITRevolucija

Kineski mobiteli,IT novosti i tutorijali

Profil platforme “Neurala Deep Learning” | ITRevolucija Profil platforme “Neurala Deep Learning” | ITRevolucija
Neurala je dizajnirala i razvila mo?nu platformu za duboko u?enje za ure?aje male snage, a sve sa ciljem da im se omogu?i da imaju... Profil platforme “Neurala Deep Learning” | ITRevolucija

Neurala je dizajnirala i razvila mo?nu platformu za duboko u?enje za ure?aje male snage, a sve sa ciljem da im se omogu?i da imaju iste analiti?ke performanse poput snanijih i skupljih ure?aja za video nadzor.

Motorola je novu “Neurala tehnologiju” po?ela da instalira u modele policijskih kamera koje se nose na odelima, a svi izgledi su da ?e svoj ivot nastaviti u svim aparatima i kamerama koji se bave bezbednosnim i merama sigurnosti.

Istorija “Neurala”

Neuralu su kao projekat pokrenuli troje istraiva?a Univerziteta u Bostonu 2006. godine, Massimiliano Versace (izvrni direktor) Heather Ames Versace (COO) i Anatolij Gorshechnikov (CTO).

Firma je po?ela kao startap projekat da bi vrlo brzo zaradili 15 miliona dolara od projekta
sistema razvijenih neuronskih mrenih sistema dizajniranih za primenu kod procesornih jedinica male snage. Istraiva?ki cilj bio je da se omogu?i da ure?aji poput dronova, sigurnosnih kamera i elektronski ure?aji za snimanje mogu da donose odre?ene odluke u realnom vremenu.

Svi spomenuti ure?aji u softverskom sistemu nisu imali tu mogu?nost donoenja odluka (neki zbog veli?ine, drugi zbog trokova izrade, tre?i zbog ograni?enja u napajanju strujom). Firma Neurala zapoljava 40 osoba u centrali u Bostonu i najve?i broj njih radi na poslovima softverskog inenjeringa.

Ovo su osnovni koncepti i ideje tehnologije Neurala: prepoznavanje objekata i osoba u stvarnom vremenu na nekom ure?aju; davanje koordinata objekata na video strimovima; pra?enje lica od vanosti dok se kre?u i snimanje istih.

“Edge” prepoznavanje klju?ni razlikovni element

Neurala koristi najbolje od tehnologije pa tako omogu?ava krajnjim ure?ajima (ruterima, svi?erima, multiplekserima) da uo?e stvari u stvarnom vremenu i na novom objektu (za ta obi?nim ure?ajima za prepoznavanje i obradu informacija treba snaniji resurs i vie vremena, nekoliko sati). Neurala ovu sposobnost definie terminom LDNN, to bi otprilike zna?ilo “stabilna, dubinska neuronska mrea”.

Kada se nova tehnologija jednom ugradi u ure?aj za nadzor (naj?e?e kamere) korisnik moe snimiti videozapis, moe markirati / ozna?iti objekat koji prati u samom video zapisu i programirati sistem da prepozna ubudu?e pojavljivanja tog objekta ili osobe. Ta se tehnologija razlikuje od drugih “u?enja i analitike na ruterima“ koji obi?no samo prepoznaju ve? poznate i memorisane objekte, ali ne mogu uo?iti potpuno novi objekat ili pojavu bez kori?enja centralizovane datoteke. One koje vie zanima ova tema neka prate portal VideoNadzor.net.

Motorola veze

Motorola je me?u najve?im Neuralanim investitorima i partnerima, govori se o sumi od 14 miliona dolara za Seriju A. Motorolina kamera Si500 Advanced Bodycam dizajnirana je ba za potrebe AI / DNN tehnologije, sa ugra?enim softverom Neurala koji pokre?e sve njegove performanse.

Ugra?ivanje tehnologije Neurala u policijske kamere koje se nose na telu (model Si500) zna?ajna je pomo? kod prepoznavanja osoba za kojima se traga ili kada treba upozoriti policajca da je otkriveno traeno lice. Za tzv. “tuma?enjem podataka” tj. traganjem za osobom i prepoznavanjem osobe potrebna je samo slika osobe za kojom se traga. Policajac prati pojavljivanje te osobe ekranu kamerice.

Moe se koristiti fotografija ili video klip. Pouzdaniji i ta?niji rezultati postiu se koritenjem niza slika umesto jedne obi?ne fotografije lica. Kamera na odelu (bodycam) zatim obra?uje slike lokalno nekoliko minuta, kako bi aurirala datoteku fajlova koje poseduje i koje moe da prepozna i uporedi sa podacima tj. slikama ili video strimom osoba koje se trenutno pojavljuju na kamerici. Analitika unutar kamere moe istovremeno praviti statisti?ke podatake o osobama ili objektima koje policajac sre?e tokom snimanja na ulici. Statistika sa podacima koliko je pored njega prolo ljudi na biciklima, koliko je bilo grupa, pojedinaca, uli?nih prodavaca, besku?nika…

Ti podaci se snimaju i mogu biti od koristi za optimizaciju policijskih akcija ili samoj optini za razne analize i izvetaje.

Aplikacija Neurala LDNN

Budu?i da nadzorne kamere obi?no nemaju kontrolne tastere i kontrolnu tablu i da su spojene na rekorder sa snanijim procesorom, nema potrebe za analitikom samo-u?enja unutar same kamere. Da bi se rasteretio samo jedan rekorder koji snima i ?uva podatke, Neurala nudi i mogu?nosti analize i na samim ruterima i svi?erima tokom klasifikacije objekata.

U poslednje vreme veliki broj proizvo?a?a kao to su Avigilon, Axis, Hanwha, Hikvision i drugi ve? su po?eli objavljivati iste ovakve proizvode to bi moglo ugroziti potranju za Neurala LDNN softverom.

“Tuma?enje podataka” i njihovo deljenje

“Tuma?enje podataka” je fraza novijeg datuma i odnosi se na skup poteza i akcija koji se koriste za otkrivanje potencijalnih prediktivnih odnosa. Skupovi za ispitivanje i prepoznavanje koriste se u inteligentnim sistemima, u mainskom u?enju, genetskim programima i statistikama, porede se varijeteti jedne pojave u okviru istog okruenja.

Neurala najavljuje da ?e uskoro objaviti auriran softver pomo?u kog ?e se tuma?enje podataka obavljati na jednom ure?aju, a prenos i deljenje sa drugim ure?ajima unutar iste mree ili sistema. Tada bi slike sa ekrana kamere jednog policajca bile deljene i sa drugim policajcima na terenu.

U potrazi za poslovnim partnerima iz oblasti bezbednosti

Neurala stalno isti?e da u budu?nosti planira da pravi partnerstva sa drugim kompanijama u oblasti bezbednosne industrije. To bi zna?ilo dodavanje odgovaraju?eg GPU na ure?aje za nadzor, a zatim licenciranje Neuralanog softvera.

Zahtev za GPU zna?i da ?e ve?ina proizvo?a?a morati podesiti svoje hardvere za nadzor kako bi implementirali Neurala tehnologiju.