Spis treści:
- 1 Potenzialexplosion - neue Horizonte für KI
- 2 Ändern Sie die Spielregeln - die Fähigkeiten des Nvidia Jetson Nano
- 3 Klassifizierung von Bildern
- 4 Erkennung von Objekten
- 5 Bildsegmentierung
- 6 Schätzung der Position
- 7 Bewegungs- und Gestenerkennung
- 8 Nicht nur KI, die Vielseitigkeit des Jetson Nano
- 9 Ungewöhnliche Projekte mit dem Jetson Nano
Mit der rasanten Entwicklung der Computertechnologie werden wir mit immer ausgefeilteren und leistungsfähigeren Lösungen konfrontiert, um Rechenprozesse zu beschleunigen und innovative Anwendungen zu schaffen. Ein faszinierendes Beispiel ist der Mikrocomputer Nvidia Jetson Nanoder sich durch seine fortschrittliche Rechenleistung auszeichnet und neue Horizonte in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Bilderkennung eröffnet. Dieses Gerät wurde bereits in einem früheren Artikel vorgestellt, in dem sein Aufbau und seine Eigenschaften analysiert wurden. Diesmal werfen wir einen breiteren Blick auf die Möglichkeiten, die der Nvidia Jetson Nano bietet.
Siehe auch den vorangegangenen Artikel in dieser Reihe:
Nvidia Jetson – recenzja i możliwości
Potenzialexplosion - neue Horizonte für KI
Die Künstliche Intelligenz wird allmählich zu einem festen Bestandteil der modernen Welt und verändert die Art und Weise, wie wir die Vorteile der modernen Technologie nutzen. Technologische Entwicklungen haben zur Entstehung immer fortschrittlicherer Lösungen und Geräte beigetragen, wie z. B. die Jetson Nano-Module von Nvidia, die neue Horizonte für den Einsatz von KI eröffnen. Es lohnt sich, jetzt auf den KI-Zug aufzuspringen und von einem der vielen Nutzer zu einem der wenigen KI-basierten Anwendungsentwickler zu werden. Der Jetson Nano Mikrocomputer kann eine hervorragende Ausgangsplattform für die Umsetzung eigener Lösungen und Ideen in Bereichen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache oder Bau autonomer Roboter sein.
Ändern Sie die Spielregeln - die Fähigkeiten des Nvidia Jetson Nano
Das Nvidia Jetson Nano Board ist für seine geringe Größe ein ziemlich fortschrittlicher Mikrocomputer, der speziell für Anwendungen der künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Das Modul verfügt über einen leistungsstarken Prozessor auf Basis von ARM-Kernen mit CUDA-Recheneinheiten. Das Board hat eine kompakte Größe, die es zu einem idealen Werkzeug für Programmierer, Ingenieure und Entwickler von Heimwerkerprojekten macht. Mit einer Vielzahl von Schnittstellen wie USB, HDMI und GPIO kann der Jetson Nano mit einer Vielzahl von Geräten und Sensoren verbunden werden und ermöglicht so komplexe KI-basierte Lösungen. Der Mikrocomputer unterstützt spezielle, von Nvidia entwickelte Software, die die Entwicklung von KI-Anwendungen und das Experimentieren mit verschiedenen Algorithmen und maschinellen Lernmodellen erleichtert. Mit diesem Board können Entwickler das Potenzial der künstlichen Intelligenz in ihren Projekten voll ausschöpfen, von der Robotik bis zur Bildverarbeitung oder Datenanalyse. Der Nvidia Jetson Nano kann als ein Mikrocomputer bezeichnet werden, der die Tür zur Welt der künstlichen Intelligenz öffnet.
Klassifizierung von Bildern
Die Objekterkennung durch künstliche Intelligenz (KI) ist ein Prozess, bei dem ein Computer oder ein KI-System Bilder oder Daten analysiert, um Objekte in diesen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Das Verfahren basiert auf Bildverarbeitungstechniken und maschinellem Lernen. In der Anfangsphase sollten die Daten mit den entsprechenden Etiketten (Klassen) versehen werden. Das können z. B. Fotos von Katzen sein, die einfach als Fotos von Katzen bezeichnet werden. Der so aufbereitete Datensatz wird einem Algorithmus für maschinelles Lernen zugeführt, der die Bilder analysiert und ihre Merkmale bestimmt, die einem bestimmten Etikett zugeordnet werden, z. B. Form, Farbe oder Textur. Sobald das KI-Modell die Trainingsphase abgeschlossen hat, wird es mit dem neuen Datensatz getestet; wenn die Objekte korrekt erkannt werden, kann der gesamte Prozess als abgeschlossen betrachtet werden.
Die Objekterkennung ist einer der klassischen Algorithmen der künstlichen Intelligenz, der erfolgreich auf einem Nvidia Jetson Nano Mikrocomputer ausgeführt werden kann. Das Board verwendet standardmäßig die Modelle ImageNet ILSVRC, GoogleNet und ResNet-18, so dass es erfolgreich Objekte wie Obst, Gemüse, Tiere, Fahrzeuge oder Alltagsgegenstände erkennen kann.
Erkennung von Objekten
Das Erkennen von Bildern als Ganzes ist eine Sache, aber der Jetson Nano kann auch Fotos, Videos und das eigentliche Kamerabild analysieren und erkannte Objekte darin abgrenzen. Diese Art von Algorithmus funktioniert ähnlich wie das zuvor beschriebene Beispiel des maschinellen Lernens; auch hier ermittelt das KI-Skript bestimmte Merkmale von Objekten auf der Grundlage von zuvor aufbereiteten Trainingsdaten, um später bisher unbekannte Bilder analysieren zu können.
Bildsegmentierung
Bei der Bildsegmentierung werden Pixel oder Bereiche eines Bildes auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit in bestimmten Merkmalen verschiedenen Klassen oder Segmenten zugewiesen. Der Zweck der Segmentierung besteht darin, das Bild in homogenere oder semantisch kohärentere Teile zu unterteilen, die verschiedene Objekte oder Elemente im Bild darstellen. Man kann sagen, dass die Bildsegmentierung eine Art Hintergrundanalyse ist, die es ermöglicht, einzelne Ebenen zu trennen, die bestimmten Objekten oder Bereichen entsprechen.
Der Bildsegmentierungsalgorithmus kann erfolgreich auf dem Jetson Nano ausgeführt werden. Es basiert auf dem Fully Convolutional Network (FNC ), das in der Lage ist, ein Bild auf verschiedenen Ebenen zu analysieren, um bestimmte Hintergründe und Objekte zu erkennen.
Schätzung der Position
Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die die Position eines Objekts oder einer Einheit im physischen Raum bestimmen, werden in Bereichen wie autonome Fahrzeuge, Robotik, Verkehrsmanagement oder Überwachung von Menschen und Tieren eingesetzt. Mit den richtigen Algorithmen und Eingaben können KI-Systeme genaue und konsistente Informationen über den Standort von Objekten in Echtzeit liefern.
Der Nvidia Jetson Nano ist in der Lage, ein Skript auszuführen , das die Position einer Person auf Fotos ohne große Mühe schätzt und in Echtzeit auf der Grundlage des Kamerabildes bestimmt.
Bewegungs- und Gestenerkennung
Eine der interessantesten Anwendungen, die auf dem Mikrocomputer Jeston Nano ausgeführt werden können, ist ein Algorithmus, der die in einem Video- oder Kamerabild sichtbaren Bewegungen analysieren und klassifizieren kann. Diese Art von Skripten wird in verschiedenen Bereichen der Technik eingesetzt, z. B. bei der Gestensteuerung von Geräten, der Patientenüberwachung in der Medizin, der Sicherheit und vielen anderen. Ihre Effektivität und Genauigkeit nimmt mit den Fortschritten in der Technologie und mehr Trainingsdaten zu.
Nicht nur KI, die Vielseitigkeit des Jetson Nano
Der Mikrocomputer Nvidia Jetson Nano wurde zwar für Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt, erweist sich jedoch als vielseitiges Werkzeug mit einem Potenzial, das weit über diesen Bereich hinausgeht. Dank seiner Leistung und seiner umfangreichen Funktionalität eignet sich das Gerät auch für Projekte, die nicht direkt mit künstlicher Intelligenz zu tun haben, ähnlich denen, die mit dem beliebten Mikrocomputer Raspberry Pi durchgeführt werden können.
Mit einer Vielzahl von Schnittstellen, wie z.B. universellen GPIO-, USB-, HDMI- und Ethernet-Ports, ermöglicht der Jetson Nano die Entwicklung einer Vielzahl von Projekten in den Bereichen Heimautomatisierung, Überwachungssysteme, Internet of Things (IoT)-Geräte oder Mini-Server. Dank seiner Leistungsfähigkeit zeichnet sich der Mikrocomputer durch eine hervorragende Datenverarbeitung und -analyse aus, die für Automatisierungs- oder Echtzeitdatenverarbeitungsanwendungen nützlich ist.
Ein unbestrittener Vorteil des Jetson Nano ist die universelle Software auf der Basis von Ubuntu Linux und die Unterstützung der Sprache Python. Außerdem ist der Jetson Nano dank seiner großen Nutzergemeinde eine attraktive Wahl für Entwickler von Bildungsprojekten und Sonntagsheimwerker. Mit dem Wachstum der Community können Sie mehr und mehr inspirierende Projekte erwarten, die das Potenzial des Jetson Nano auf kreative Weise nutzen, sowohl im technischen als auch im künstlerischen Bereich.
Ungewöhnliche Projekte mit dem Jetson Nano
Der Nvidia HPC Autopilot ist ein kleines Fahrzeug, das auf dem Mikrocomputer Jetson Nano basiert. Das Gerät wurde von Studenten der brasilianischen Universität Insper gebaut und ist ein Open-Source-Projekt, d. h. alle Quellen sind online frei verfügbar. Das Fahrzeug fährt automatisch nur auf der Fahrbahn, erkennt Verkehrszeichen und kann sich diesen anpassen.
Eine interessante Anwendung des Jetson Nano könnte die Erkennung menschlicher Gefühle und Verhaltensweisen sein. Der Pytorch Driving Guardian ist ein Prototyp, der auf einem Mikrocomputer mit angeschlossener Kamera basiert. Er soll den Fahrer über potenziell gefährliches Verhalten informieren, z. B. über das Einschlafen am Steuer.
Ein weiteres Open-Source-Projekt ist die Roboter-Nano-Hand. Diese einfache Implementierung des Jetson Nano verwendet eine Kamera, deren Bild analysiert wird. Auf dieser Grundlage steuert das Gerät eine Roboterhand, die mit einem 3D–Drucker hergestellt wird. Der Mikrocomputer kann fünf grundlegende Gesten erkennen, die von der künstlichen Hand nachgeahmt werden.
Quellen:
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/imagenet-console-2.md
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/detectnet-console-2.md
https://paperswithcode.com/task/semantic-segmentation
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/segnet-console-2.md
https://www.jeremyjordan.me/semantic-segmentation/
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/posenet.md
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/actionnet.md
https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects/hpc_autopilot
https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects/pytorch_guardian
https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects/robot_nano_hand
