Für die Verfolgung und Messung von starren Objekten mit hoher Geschwindigkeit verwenden visuelle Messsysteme mit einer Hardware in der Regel ein Modell der "Shoot-Übertragungs-Server-Backend-Verarbeitung", um Aufgaben wie die Bilder fassung nacheinander abzuschließen. Feature-Extraktion und Objekt verfolgung. Dies leidet unter einer hohen Daten latenz und einem erheblichen Bandbreiten druck, was es schwierig macht, die Echtzeit verarbeitung sanford rungen auf Millisekunden ebene in Hoch geschwindigkeit szenarien zu erfüllen.
EnthüllerIngenieure für visuelle Messungen haben eine Dual-Core-Technologie für kol labor atives Rechnen entwickelt, die auf einer GPU und einer NPU basiert und techno logische Fortschritte in der Hardware architektur, in den Mechanismen der Aufgaben koordination sowie in der Anpassung und Optimierung von Algorithmen erzielt:
Design der Hardware architektur: Die GPU und die NPU sind über eine kol labor ative Architektur auf Hardware ebene verbunden, die die parallelen Gleitkomma-Computing-Funktionen der GPU und die Optimierung funktionen für neuronale Netzwerk inferenz der NPU vollständig nutzt.
Task-Koordinierungs mechanismus: Im ersten Schritt wird einEnthüller Hoch geschwindigkeit kamera(Empfohlene hohe AuflösungHoch geschwindigkeit kameraG536, 2560 × 2016 @ 3600fps) erfasst ein transientes Bild. Das Bild wird dann von der GPU-Multi-Core-Architektur für die RAW-Datenstrom verarbeitung wie Bild denoisierung, Bild verbesserung und ROI-Zuschneiden verarbeitet, um Kandidaten regionen zu generieren. Im zweiten Schritt werden die von der GPU verarbeiteten Daten zur KI-Inferenz der Ziel verfolgung in Echtzeit an die NPU übertragen. Verteilte kleine Verarbeitung einheiten werden für die Feature-Matching und Klassifizierung verwendet, um die Zieler kennung oder-verfolgung abzuschließen.
Anpassung und Optimierung von Algorithmen: Schnitt-, Quantisierung-und Wissens destillation stech niken werden verwendet, um das Deep-Learning-Modell in der NPU-Rechen einheit zu vereinfachen und die Komplexität der Berechnungen und den Strom verbrauch zu verringern. Darüber hinaus wird eine Strategie mit gemischter Präzision verwendet, um verschiedene Algorithmen anzupassen. Beispiels weise werden auf der GPU hochpräzise Algorithmen für Aufgaben wie die 3D-Rekonstruktion verwendet, während auf der NPU hoch effiziente, leichte Algorithmen für Inferenz aufgaben mit geringer Präzision verwendet werden. Balancieren von Genauigkeit und Echtzeit leistung.
Die Tracking-und Mess lösung, die auf dem Dual-Core-Modell für kol labor atives Computing von GPU und NPU basiert, bietet gegenüber herkömmlichen GPU-Lösungen deutliche Vorteile in Bezug auf Echtzeit leistung, Energie effizienz und Flexibilität. und Sicherheit:
Echtzeit leistung: Traditionelle Lösungen übertragen Daten zur Verarbeitung an den Server zurück, was zu einer Latenz zwischen Sekunden und Minuten führt. Die Dual-Core-Lösung für die Zusammenarbeit durch die Anpassung und Optimierung von Algorithmen reduziert die Latenz auf Millisekunden und unterstützt die Echtzeit ausgabe.
Energie effizienz: Traditionelle Lösungen verbrauchen bei hohen Frame raten deutlich mehr Leistung. Die Dual-Core-Lösung passt die Last verteilung zwischen GPU und NPU dynamisch an und verbessert so die Energie effizienz erheblich.
Flexibilität: Traditionelle Lösungen sind stark von Backend-Servern abhängig und weisen eine schlechte Skalierbar keit auf. Die Dual-Core-Lösung für die Zusammenarbeit bietet ein komplettes System in einem einzigen Gerät und unterstützt die verteilte Bereitstellung, wodurch die Flexibilität erheblich verbessert und die Anforderungen verschiedener Mess szenarien erfüllt werden.
Sicherheit: Traditionelle Lösungen übertragen Daten zurück an den Server, wodurch das Risiko eines Daten lecks besteht. Die Dual-Core-Kollaboration lösung ermöglicht die Closed-Loop-Verarbeitung innerhalb der Hoch geschwindigkeit kamera, macht externe Übertragungs verbindungen überflüssig und gewähr leistet die Daten sicherheit.
Enthüller Das neu entwickelte 6D-Messgerät enthält Dual-Core-Colla borat ive Computing, Tracking und Messen von 6D-Daten in Echtzeit, während ein kegelförmiges Objekt von seiner Montage halterung getrennt ist. Die G536Enthüller Hoch geschwindigkeit kamera Erfasst das Zielbild mit 1000 Bildern pro Sekunde. Die GPU führt eine Echtzeit-Bild verbesserung und Multi-View-Matching durch, während die NPU die Schlüssel punkte des Kegels ident ifi ziert und seine 6Dof-Pose berechnet. Der Datenverarbeitung prozess ist vollständig intern für die Hoch geschwindigkeit kamera, sodass keine Daten übertragung erforderlich ist und Bewegungs trajektorien und Pose änderungs kurven in Echtzeit ausgegeben werden.
EnthüllerHochgeschwindigkeits-und Echtzeit-Tracking-und Messtechnik, basierend auf einem Dual-Core-Modell für kol labor atives Computing unter Verwendung von GPUs und NPUs, überwindet die Engpässe traditioneller Architekturen in Bezug auf Echtzeit leistung, Energie effizienz, Flexibilität und Sicherheit durch innovative Hardware architektur, Aufgaben koordinierungs mechanismen sowie Anpassung und Optimierung von Algorithmen. Diese Technologie bringt effiziente, genaue und Echtzeit-Lösungen auf dem Gebiet der visuellen Hoch geschwindigkeit messung, helfen Sie visuellen Hochgeschwindigkeits-Messsystemen, eine wirklich geschlossene "Wahrnehmungs-Entscheidung-Kontroll"-Schleife zu erreichen.
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