인공지능 전문가가 필요하지 않은 AI 기반의
고해상도 범용 객체인식 디바이스
딥러너 AI settop box는 별도의 서버 없이 자체적으로 인공지능 기술을 사용하여 실시간 영상에서 객체를 인식하거나 분류하는 기능을 제공하는 엣지형 AI 디바이스 입니다.
딥러너 AI settop box는 별도의 서버 없이 자체적으로 인공지능 기술을 사용하여
실시간 영상에서 객체를 인식하거나 분류하는 기능을 제공하는 엣지형 AI 디바이스 입니다.
딥러너는 고가의 AI시스템 없이, 손바닥 크기의 소형 저전력 디바이스로 다양한 지능형 시스템에서 AI를 처리하는 핵심 부품으로 사용될 수 있습니다. 또한 일반적인 IT기술자가 AI에 대한 깊은 지식 없이도 쉽고 간편하게 사용할 수 있습니다.
딥러너 Z1 / Z4 모델은 가장 복잡하고 정확도가 높은 최신의 AI 알고리즘을 지원하며 (MobileNet V2 1.4x / EfficientNet B2 / SSD / EfficientDet D0), 빠른 프레임 속도로 계산합니다.
딥러너 Z1 / Z4 모델은 가장 복잡하고 정확도가 높은 최신의 알고리즘을 지원하며,
(MobileNet V2 1.4x / EfficientNet B2 / SSD / EfficientDet D0) 빠른 프레임 속도로 계산합니다.
딥러너는 원천 알고리즘을 변형하지 않으며, 부동소수점 (floating-point)으로 연산하여 높은 계산의 정밀도를 달성합니다. 따라서 원천 알고리즘의 높은 인식률을 열화 없이 성취할 수 있습니다.
딥러너는 원천 알고리즘을 변형하지 않으며, 부동소수점 (floating-point)으로 연산하여 높은 계산의 정밀도를 달성합니다.
따라서 원천 알고리즘의 높은 인식률을 열화 없이 성취할 수 있습니다.
딥러너는 다양한 고해상도 픽셀의 이미지를 입력하는 알고리즘을 추가하여 (SSD300~SSD1080) 최대 1080x1080의 고해상도에서도 매우 미세한 물체인식을 동시에 수행할 수 있습니다.
딥러너는 다양한 방법으로 간단하게 시스템에 연결되어 사용될 수 있습니다.
1. 노트북 컴퓨터에 직접 연결하고 USB 카메라 구성
노트북과 딥러너를 이더넷을 통해 직접 연결합니다.
딥러너의 웹주소로 접속하면 연결된 USB 카메라를 통해 출력영상을 볼 수 있으며, 이더넷을 통해 인식 결과를 실시간으로 수신합니다.
2. 노트북 컴퓨터에 직접 연결하고 HDMI 영상을 사용하는 구성
네트워트 연결은 노트북과 딥러너 이더넷을 통해 구성하고
HDMI2USB 변환 동글을 통해 노트북의 HDMI 영상 출력과 연결합니다.
3. 라우터 연결 구성
딥러너 이더넷은 라우터와 연결되며 인터넷을 통해 외부 원격 시스템과 연결할 수 있습니다. 딥러너의 영상 출력은 웹프로토콜로 전송되어 원격 시스템에서도 인식 결과를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.
4. 최소 연결 구성
딥러너에는 카메라가 연결되고 인식결과는 GPIO포트를 통해 Actuator나 PLC 기기로 연결될 수 있습니다. 필요 시 컴퓨터와 이더넷 케이블을 연결하여 출력 영상 및 시스템 현황을 모니터링 할 수 있습니다.
딥러너 Z1은 여러 개의 딥러닝 모델을 연결하여 복잡한 인식 시나리오를 쉽게 구현할 수 있습니다.
▶ 응용사례: 디지털 사이니지 고객 정보 분석을 통한 콘텐츠 송출, 안전 복장 점검, 차량 식별, 제품 태그 인식 등
딥러너는 다양한 고해상도 픽셀의 이미지를 입력하는 알고리즘을 추가하여 (SSD300~SSD1080)
최대 1080x1080의 고해상도에서도 매우 미세한 물체인식을 동시에 수행할 수 있습니다.
노트북과 딥러너를 이더넷 케이블을 통해 직접 연결합니다.
딥러너의 웹주소로 접속하면 연결된 USB 카메라를 통해 출력영상을볼 수 있으며, 이더넷을 통해 인식 결과를 실시간으로 수신합니다.
2. IP카메라와 연동 구성
USB 카메라 대신에 HDMI2USB 변환 케이블을 이용하여 HDMI 신호를 연결할 수 있으며,
NVR 등 CCTV 영상장비와 연결하여 CCTV 카메라를 접속할 수 있습니다
딥러너 이더넷은 라우터와 연결되며 인터넷을 통해 외부 원격 시스템과 연결할 수 있습니다.
딥러너의 영상 출력은 웹프로토콜로 전송되어 원격 시스템에서도 인식 결과를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.
딥러너에는 카메라가 연결되고 인식결과는 GPIO포트를 통해 Actuator나 PLC 기기로 연결될 수 있습니다.
필요 시 컴퓨터와 이더넷 케이블을 연결하여 출력 영상 및 시스템 현황을 모니터링 할 수 있습니다.