KI-basierte congatec Vision Plattformen erreichen neues Niveau an Lösungsfertigkeit
Congatec - ein führender Anbieter standardisierter und kundenspezifischer Embedded Computer Boards und Module - zeigt auf der Japan IoT/M2M Expo (Stand 10-42 West Hall 2, 1F) seine brandneuen Demo-Plattformen für die nächste Generation der Künstliche Intelligenz (KI) basierten Embedded Vision Systeme.
Die nächste Generation des Embedded Vision-Computings in drei unterschiedlichen Varianten
Unterschiedlichen KI-basierten Embedded Vision Applikationen bieten die gemeinsam mit führenden Ökosystempartnern wie NXP Semiconductors, Intel, Basler und Real-Time Systems entwickelten und von ihnen zertifizierten Plattformen ein neues Level an Lösungsfertigkeit. Das Ziel ist es, den Entwicklungsaufwand für OEM-Kunden zu minimieren und neue Applikationen schneller zur Marktreife zu bringen. Zielmärkte reichen von Industrie-, Infr astruktur- und Smart City- bis hin zu Logistik-, Fahrzeug- und Retail-Vision-Applikationen.
"Embedded Vision mit Künstlicher Intelligenz ist einer der wichtigsten Wachstumsmärkte im Embedded Computing. Wollen Kunden unterschiedlichster Branchen die Echtzeitsteuerung zusammen mit intelligenter Kameraanalytik auf einer einzigen Plattform konsolidieren, müssen sie sowohl KI- und Deep-Learning-Technologien als auch Kameratechnologien wie MIPI sowie Echtzeit-Hypervisor-Technologien integrieren," erklärt Martin Danzer, Director Product Management bei congatec. "Zusammen mit unseren Partnern bieten wir all diese Expertise in umfassenden lösungsfertigen Paketen an, was den Einsatz unserer Embedded Computer Technologien deutlich erleichtert. Unsere neuen Demo-Plattformen bieten ein bisher nicht erreichtes Maß an Lösungsfertigkeit, wie sich jeder auf der Japan IoT/M2M Expo überzeugen kann. Diese größere Lösungsfertigkeit ist das Ergebnis der intensivierten Kooperation mit den Ökosystempartnern von congatec, Basler und Real -Time Systems, sowie den Chipherstellern NXP und Intel."
Embedded Vision Computing für Echtzeit-Robotics
Das Demosystem, das congatec zusammen mit Intel und Real-Time Systems entwickelt hat, adressiert die nächste Generation Vision-basierter kollaborativer Roboter, Automatisierungssteuerungen und autonome Fahrzeuge, die mehrere Tasks parallel bewältigen müssen - einschließlich Situational Awareness mittels Deep-Learning basierter KI-Algorithmen. Die lösungsfertige Plattform basiert auf einem COM Express Type 6 Modul mit Intel Xeon E2 Prozessor und integriert drei vorkonfigurierte virtuelle Maschinen. Eine betreibt eine Basler Vision-Kamera, bei der die Vision basierte Objekterkennung unter Linux über die Intel OpenVino Software erfolgt. Die KI-Algorithmen werden auf einer Intel Arria 10 FPGA-Karte von Refexces ausgeführt. Eine weitere Partition dient als Gateway für eine sichere IoT-Anbindung. Die unabhängige Echtzeit-Partition betreibt Realtime-Linux, um ei n inverses Pendel in Echtzeit in Balance zu halten. Besucher können versuchen, das Gleichgewicht des Pendels zu stören - das System reagiert sofort und in Echtzeit und hält das Pendel im Gleichgewicht. Weitere Informationen finden Sie hier:
https://www.congatec.com/de/congatec/pressemitteilungen/article/intel-congatec-und-real-time-systems-praesentieren-industrietaugliche-applikationsserverplattform-fue.html
Unterschiedlichen KI-basierten Embedded Vision Applikationen bieten die gemeinsam mit führenden Ökosystempartnern wie NXP Semiconductors, Intel, Basler und Real-Time Systems entwickelten und von ihnen zertifizierten Plattformen ein neues Level an Lösungsfertigkeit. Das Ziel ist es, den Entwicklungsaufwand für OEM-Kunden zu minimieren und neue Applikationen schneller zur Marktreife zu bringen. Zielmärkte reichen von Industrie-, Infr astruktur- und Smart City- bis hin zu Logistik-, Fahrzeug- und Retail-Vision-Applikationen.
"Embedded Vision mit Künstlicher Intelligenz ist einer der wichtigsten Wachstumsmärkte im Embedded Computing. Wollen Kunden unterschiedlichster Branchen die Echtzeitsteuerung zusammen mit intelligenter Kameraanalytik auf einer einzigen Plattform konsolidieren, müssen sie sowohl KI- und Deep-Learning-Technologien als auch Kameratechnologien wie MIPI sowie Echtzeit-Hypervisor-Technologien integrieren," erklärt Martin Danzer, Director Product Management bei congatec. "Zusammen mit unseren Partnern bieten wir all diese Expertise in umfassenden lösungsfertigen Paketen an, was den Einsatz unserer Embedded Computer Technologien deutlich erleichtert. Unsere neuen Demo-Plattformen bieten ein bisher nicht erreichtes Maß an Lösungsfertigkeit, wie sich jeder auf der Japan IoT/M2M Expo überzeugen kann. Diese größere Lösungsfertigkeit ist das Ergebnis der intensivierten Kooperation mit den Ökosystempartnern von congatec, Basler und Real -Time Systems, sowie den Chipherstellern NXP und Intel."
Embedded Vision Computing für Echtzeit-Robotics
Das Demosystem, das congatec zusammen mit Intel und Real-Time Systems entwickelt hat, adressiert die nächste Generation Vision-basierter kollaborativer Roboter, Automatisierungssteuerungen und autonome Fahrzeuge, die mehrere Tasks parallel bewältigen müssen - einschließlich Situational Awareness mittels Deep-Learning basierter KI-Algorithmen. Die lösungsfertige Plattform basiert auf einem COM Express Type 6 Modul mit Intel Xeon E2 Prozessor und integriert drei vorkonfigurierte virtuelle Maschinen. Eine betreibt eine Basler Vision-Kamera, bei der die Vision basierte Objekterkennung unter Linux über die Intel OpenVino Software erfolgt. Die KI-Algorithmen werden auf einer Intel Arria 10 FPGA-Karte von Refexces ausgeführt. Eine weitere Partition dient als Gateway für eine sichere IoT-Anbindung. Die unabhängige Echtzeit-Partition betreibt Realtime-Linux, um ei n inverses Pendel in Echtzeit in Balance zu halten. Besucher können versuchen, das Gleichgewicht des Pendels zu stören - das System reagiert sofort und in Echtzeit und hält das Pendel im Gleichgewicht. Weitere Informationen finden Sie hier:
https://www.congatec.com/de/congatec/pressemitteilungen/article/intel-congatec-und-real-time-systems-praesentieren-industrietaugliche-applikationsserverplattform-fue.html
