Basler AG / Архив All-over-IP 2018

Basler представляет модули камер с интерфейсом MIPI CSI-2 для встраиваемых систем. Эта инновационная концепция объединяет интерфейс передачи данных MIPI CSI-2, давно известный в мире встраиваемых платформ, с цифровой камерой, отвечающей самым высоким стандартам качества, и гарантирует долгосрочную доступность компонентов для таких систем, характерную для индустрии машинного зрения.

Предлагаемые Basler камеры широко используются в дорожном движении, биометрии, промышленности, а также на других рынках и позволяют создавать системы высокого уровня. Технологии интеграции камер Basler в вычислительную платформу с нейросетью (Embedded Vision) служат цели создания недорогих, быстрых и надежных систем с гибкой архитектурой.

В центре внимания конференции – технологии машинного зрения в комбинации с современными вычислительными платформами и программными средствами; создание платформ, которые в значительной степени расширяют функциональные возможности систем, где решения принимаются на базе видео или изображений.

Выступают:
- Инго Леверендт, директор по статегическому развитию, Basler AG
- Уве Пост, генеральный директор, NET GmbH
- Максим Сорока, генеральный директор, ВиТэк
- Александр Власов, инженер по применению продукции Xilinx компании Avnet Silica
- Владимир Плюснин, инженер по поддержке проектов, Basler AG
- Максим Гапонов, инженер-программист, ООО "НПП ФОТОН"; инженер-исследователь НТЦ УП РАН
- Макс Ларин, генеральный директор, XIMEA
- Никита Живаго, старший менеджер по развитию бизнеса в сегменте Enterprise в России и странах СНГ, NVIDIA Corporation
- Андрей Христофоров, директор по продажам, ITV | AxxonSoft
- Ольга Андрианова, директор по развитию бизнеса и партнерства, Intel
- Анна Белова, технический инженер-консультант, Intel
- Сергей Ласкин, СЕО, Призма;
- Игорь Дворецкий, заместитель генерального директора, XIMEA

Встраиваемые технологии визуализации (Embedded Vision) открывают новые возможности для разработчиков и поставщиков систем машинного зрения. Встраиваемые технологии будут определять не только создание новых систем машиного зрения, но и изменение существующих.

Проектирование системы машинного зрения с помощью встраиваемых технологий требует знания технологических трендов. Выбор встраиваемых устройств зависит от архитектуры системы. Мы с вами обратимся к эволюции машинного зрения: от PC-based к встраиваемым системам и разберем, что значит "правильная встраиваемая система визуализации".

За последние два–три года произошло качественное обновление технологической базы в производстве камер для машинного зрения. Стоимость камер с разрешением FullHD и высоким качеством изображения упала в 2–3 раза: сегодняшний бестселлер камера на базе сенсора Sony IMX249, выдающая изображение отличного качества, стоит менее 400 евро. Пять лет назад камера на базе ПЗС (CCD) сенсоров стоила не менее 1000–1500 евро.

Фактически базовым стало разрешение 2 Мпкс FullHD, доступным 12 Мпкс 4К. Несколько лет назад базовым было VGA, а 2 Мпкс использовались только в продвинутых приложениях.

Увеличение разрешения влечет за собой увеличение объемов данных в квадрате. Чтобы эффективно использовать возросший объем данных требуются новые технологии передачи и обработки. В полной мере воспользоваться новыми функциональными возможностями камер можно только в сочетании с новыми технологиями передачи и обработки данных: встраиваемые системы и облачные вычисления.

В рамках выступления будут рассмотрены вопросы:

- Характеристики современных камер: сенсоры, оптика, возможности синхронизации.
- Увеличение объема данных – что с этим делать?
- Взаимодействие с другими устройствами.
- Выбор вычислительной платформы.

Моя презентация посвящена комплексному решению для видеоаналитики и интеллектуального распознавания на базе нейронных сетей на основе системы на кристалле Zynq UltraScale+ MPSoC Xilinx с использованием программного обеспечения Xilinx. Это решение предназначено для построения интеллектуальных видеокамер, биометрических видеокамер и различных систем видеонаблюдения, в том числе систем ADAS (Advanced Driver Assistance Systems – современные системы содействия водителю).

Решения на базе FPGA и систем на кристалле не так дороги, как принято считать. Более того, они дают высокую производительность, возможность реконфигурации, имеют низкое энергопотребление и минимальные задержки.

Разработчики видеокамер, систем машинного зрения, машинного обучения, ADAS-систем получат решение для видеоаналитики и интеллектуального распознавания на базе нейронных сетей, используя все преимущества ПЛИС (FPGA) и систем на кристалле, и сократят время выхода готового продукта на рынок (time to market).

В условиях плотной конкуренции в сфере дорожного движения и биометрических систем системные интеграторы и поставщики решений не могут позволить себе пропустить продукты и технологии, которые способны изменить рынок и резко оставить позади конкурентов. Специалисты по проектам дорожного движения, биометрии и автоматизации оценят техническую новизну решений и узнают, как использовать их на практике с выгодой для себя, продавая свой софт в комбинации с новым железом.

Я расскажу, как с помощью новых сенсоров от Sony и опыта, знаний и возможностей Basler системные интеграторы смогут решать ранее нерешаемые задачи:
1) толлинг нескольких полос и перекрестков;
2) распознавание лиц в потоке для биометрических систем;
3) контроль качества с огромным разрешением в промышленности;
4) анализ с высокой точностью тканей, материалов в медицине.

Покажу, как заменить до четырех камер с разрешением 5 Мпкс одной камерой 20 Мпкс и получить экономическую выгоду в результате покупки не только камер, но сопутствующего железа, необходимого для работы ПО.

На текущий момент гиперспектральные изображающие системы получают все более широкое распространение. Одной из важнейших частей такого типа приборов является матричный приемник излучения (видеокамера), от которого напрямую зависит качество данных, используемых для последующей обработки. К нему предъявляется множество требований: высокая чувствительность, широкий динамический диапазон, большая разрядность АЦП, минимальные шумы, низкое энергопотребления и компактность и т.д. Ошибка в выборе приемника излучения приводит к снижению эффективности прибора, увеличению времени его разработки и издержек. Так как на данный момент не существует идеального приемника излучения, полностью удовлетворяющего всем требованиям, перед разработчиком особенно остро стоит задача выбора наиболее оптимального решения.

Многокамерные системы в целом и многокамерные системы для встроенных приложений позволяют доставлять изображения от нескольких камер в приложение/систему пользователя с максимально возможной производительностью и минимальной задержкой.

Из моего доклада вы узнаете из первых рук о технологиях, готовых к применению в многокамерных приложениях. О чем мы поговорим:

- какие задачи приходится решать при построении промышленных многокамерных систем (выбор сенсоров, интерфейсов, систем обработки данных, программное обеспечение и интеграция);
- какие решения предлагает XIMEA для многокамерных систем;
- как можно интегрировать многокамерные решения в приложение пользователя;
- как получить максимально возможную производительность для выбранной аппаратно-программной конфигурации.

Разработка решения самостоятельно займет много времени и ресурсов. Купить готовое решение дешевле.

Вы ознакомитесь с готовым аппаратно-программным решением XIMEA (включая камеры, интерфейсы, вычислительные устройства и программное обеспечение) и сможете применять готовые для использования технологии в своих системах и решениях.

+ Алгоритмы обработки данных
+ Машинное обучение (ML) – как оно работает
+ Нейронные сети
+ Компьютерное зрение
+ Глубокое обучение (DL)

- Нейронные сети и их успешное применение в типовых задачах идентификации людей и транспортных средств.
- Использование открытых программно-аппаратных платформ для создания решений под прикладные задачи при бюджетных ограничениях.
- Опыт создания малогабаритных систем с низким энергопотреблением на базе Embedded Vision: управление дорожным трафиком и биометрия.
- Опыт реализации умных систем.

Участники:
- Виктор Егоров, региональный менеджер, Basler AG
- Владимир Плюснин, инженер по поддержке проектов, Basler AG
- Сергей Ласкин, генеральный директор, Призма
- Максим Сорока, генеральный директор, ВиТэк-Автоматика
- Макс Ларин, генеральный директор, XIMEA
- Игорь Дворецкий, заместитель генерального директора, XIMEA
- Никита Живаго, старший менеджер по развитию бизнеса, NVIDIA Corporation
- Александр Власов, инженер по применению продукции Xilinx, Avnet Silica