Technologia rozpoznawania tęczówki AI przesuwa się z chmury na urządzenia końcowe.
W przeszłości, wysoko precyzyjne rozpoznawanie tęczówki sztucznej inteligencji często opierało się na mocy chmury obliczeniowej,które tworzyły wrodzone wąskie gardła aplikacji w scenariuszach o ograniczonym dostępie do sieci lub rygorystycznych wymaganiach dotyczących prywatnościJak migrować możliwości algorytmu do urządzeń krańcowych przy zachowaniu dokładności rozpoznawania stało się wspólnym wyzwaniem technicznym dla branży.
Homsh dostarczył własne rozwiązanie.
I. Krajowa platforma NPU: umożliwiająca rozpoznawanie tęczówki od końca do końca
Niedawno zespół badawczo-rozwojowy Homsh zakończył wdrożenie i weryfikację samodzielnie opracowanego przez firmę lekkiego modelu rozpoznawania tęczówki na wbudowanej platformie NPU.Wybrany sprzęt docelowy to płyta rozwojowa oparta na układzie Rockchip RK3588 ‒ reprezentatywny produkt krajowych układów obliczeniowych o wysokiej wydajności, przyjmujący architekturę aarch64 i wyposażony w dedykowaną jednostkę obliczeniową NPU.
Zespół systematycznie zweryfikował dwie szlaki techniczne na tej platformie: ogólne rozwiązanie wnioskowe oparte na ONNX Runtime i rozwiązanie przyspieszenia NPU oparte na RKNN.Obie trasy zakończyły załadunek modeli, połączenie łącza wnioskowego i weryfikacja funkcji, a wspierający graficzny interfejs użytkownika mogą normalnie wykonywać ocenę offline i nagrywanie kamerą w czasie rzeczywistym.
Oznacza to, że podstawowy algorytm rozpoznawania tęczówki Homsh może teraz działać niezależnie na chipach domowych.
II. 3.7x Poprawa prędkości: niezwykły efekt przyspieszenia NPU
Dane dotyczące wydajności stanowią najbardziej intuicyjną ilustrację.
W standardowych warunkach badawczych model ONNX osiąga 100% dokładność rozpoznawania tęczówki z stabilną częstotliwością wykrywania około 1 FPS.Model RKNN przyspieszony przez NPU widzi, że jego współczynnik ram wnioskowych skakał do 3.64 FPS, co oznacza zwiększenie prędkości o 3,7 razy.
Za tym skokiem wydajności leży sukces zespołu w pokonywaniu wielu przeszkód technicznych, w tym eksportu modelu RKNN, kompatybilności architektury biblioteki,i brakujące definicje symboliOd przeszczepu algorytmu po dostosowanie sprzętu, każdy krok potwierdził dojrzałość możliwości integracji pionowej Homsh w "algorytm chip terminal".
Obecnie zespół prowadzi dalsze badania nad optymalizacją dokładności modelu RKNN,mające na celu przywrócenie dokładności rozpoznawania do poziomu porównywalnego z wersją ONNX, przy jednoczesnym zachowaniu zalety wysokiej częstotliwości klatki.
III. Wdrożenie krawędzi: Uwolnienie większej liczby możliwości aplikacji
Wartość zaawansowanej inteligencji wykracza poza prędkość.
Kiedy zdolności rozpoznawania tęczówki są zintegrowane z małą płytą rozwojową, uwalnia się ona od zależności od mocy obliczeniowej w chmurze i stabilnych połączeń sieciowych.W przypadku scenariuszy o ograniczonych warunkach sieci, takich jak podziemne kopalnie, zdalnych placówek budowlanych i mobilnych organów ścigania, oznacza to naprawdę wdrożalne rozwiązanie.
Jednocześnie, w trybie wdrażania krawędzi, dane biometryczne mogą być dopasowywane bez przesyłania do chmury,który jest naturalnie odpowiedni do scenariuszy zastosowań o rygorystycznych wymaganiach dotyczących bezpieczeństwa danych, takich jak punkty sprzedaży finansowe i usługi rządowe.
Firma Homsh będzie nadal promować dogłębne dostosowywanie lekkich algorytmów do krajowych układów edge, zapewniając partnerom wysokiej wydajności, niskich kosztów,i łatwo zintegrowane rozwiązania krawędzi do rozpoznawania tęczówki.
IV. Najważniejsze szczegóły techniczne
Krótki przegląd szczegółów technicznych
/Platforma docelowa: Rockchip RK3588
Typ modelu: Rozpoznawanie tęczówki + Rozpoznawanie twarzy
Dokładność ONNX: 100%
RKNN Frame Rate: 3,64 FPS
Weryfikacja funkcji: ocena w trybie offline, rejestracja w czasie rzeczywistym, tryb rozpoznawania 1:N
Od badań i rozwoju algorytmów po adaptację układów, od wdrożenia w chmurze po wdrożenie na krawędzi, Homsh krok po kroku poszerza granice zastosowań technologii rozpoznawania tęczówki.
Dzięki temu rozpoznanie jest szybsze, bliższe i bezpieczniejsze.
W celu uzyskania dalszych szczegółów technicznych lub omówienia możliwości współpracy, prosimy o kontakt.
