[版本发布]OpenNCC百度定制版VCAM发布
近期,由百度美国研究院和EyeCloud共同研发的定制版OpenNCC开源AI摄像头VCAM正式上线GitHub, 感兴趣的朋友们可以在GitHub搜索hydra-vcam进行下载。
VCAM基于EyeCloud的OpenNCC开发,是百度Hydra AI项目的一款原型摄像头。
VCAM功能特点:
即插即用:将USB-C数据接口插入计算机即可开始开发创建自己的多功能AI摄像头。
标准模型:VCAM具有集成VPU芯片的优势,与百度Paddle和英特尔OpenVINO兼容。
多框架:VCAM支持Paddle、Caffe、ONNX、TensorFlow、MXNet等深度学习框架,便于用户友好地开发和使用。
高质量输出:VCAM已经过出厂视频调试,支持1920x1080或4K分辨率画质,支持YUV420、H.264、H265、MJPEG等视频格式输出。
二次开发:VCAM提供专用SDK开发工具包和相关技术文档,支持C/C++/Python语言。用户可以轻松调用相关API接口,启动摄像机参数设置、模型下载、输出视频参数设置,快速启动智能摄像机算法部署。VCAM支持Paddle和OpenVINO提供的官方模型,也支持用户自定义的算法模型。
VCAM SDK支持的操作系统:
- Ubuntu 16.04, Ubuntu 18.04
- Windows 10
- Raspberry Pi
- Arm Linux (需要工具链交叉编译)
VCAM SDK支持的编程语言:
- C/C++
- Python3.5, Python3.7
VCAM 摄像头型号:
- VCAM DK
- VCAM Lite
- VCAM USB
VCAM集成了的算法模型:
Model Category | Name | Brief Introduction |
---|---|---|
Object Classification | classification-fp16 | ssd_mobilenet_v1_coco model can detect almost 90 objects |
Face & Human Detection | face-detection-adas-0001-fp16 | A face detector for driver monitoring and similar scenarios. The network features a default MobileNet backbone that includes depth-wise convolutions to reduce the amount of computation for the 3x3 convolution block |
Face & Human Detection | face-detection-retail-0004-fp16 | A face detector based on SqueezeNet light (half-channels) as a backbone with a single SSD for indoor/outdoor scenes shot by a front-facing camera |
Face & Human Detection | face-person-detection-retail-0002-fp16 | Pedestrian detector based on the backbone with hyper-feature + R-FCN for the Retail scenario |
Face & Human Detection | person-detection-retail-0013-fp16 | Pedestrian detector for the Retail scenario. It is based on MobileNetV2-like backbone that includes depth-wise convolutions to reduce the amount of computation for the 3x3 convolution block |
Face & Human Detection | pedestrian-detection-adas-0002-fp16 | Pedestrian detection network based on SSD framework with tuned MobileNet v1 as a feature extractor. |
People, Vehicles & Bicycles Detection | person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078-fp16 | Person/Vehicle/Bike detector is based on SSD detection architecture, RMNet backbone, and learnable image downscale block (like person-vehicle-bike-detection-crossroad-0066, but with extra pooling) |
People, Vehicles & Bicycles Detection | pedestrian-and-vehicle-detector-adas-0001-fp16 | Pedestrian and vehicle detection network based on MobileNet v1.0 + SSD. |
Vehicle Detection | vehicle-detection-adas-0002-fp16 | A vehicle detection network based on an SSD framework with tuned MobileNet v1 as a feature extractor. |
Mask | Detection | mask-detect-fp16 Mask detector. |
License Plate Recognition | vehicle-license-plate-detection-barrier-0106-fp16 | A MobileNetV2 + SSD-based vehicle and (Chinese) license plate detector for the “Barrier” use case. |
Face Attributes | interactive_face_detection_demo | This demo executes four parallel infer requests for the Age/Gender Recognition, Head Pose Estimation, Emotions Recognition, and Facial Landmarks Detection networks that run simultaneously |
Body Extraction | human-pose-estimation-0001-fp16 | A multi-person 2D pose estimation network (based on the OpenPose approach) with tuned MobileNet v1 as a feature extractor. |
VCAM运行机制
从模型训练环境到嵌入式部署,这是一项非常重要的任务,开发者需要掌握深度学习的框架,如常用的:Caffe*、TensorFlow*、MXNet*、Kaldi*等;此外,掌握部署的嵌入式平台非常重要,开发者需要了解平台性能、系统架构特点,然后结合平台特点优化培训模型框架,最后对嵌入式平台进行调优、移植和部署。
VCAM专注于深度学习模型的快速部署,与Intel OpenVINO工具兼容,适用于嵌入式图形和图像应用场景。它已在终端目标设备上完成了从2MP到20MP的不同分辨率传感器的集成,并在终端目标设备实现了专业级ISP的部署。OpenVINO优化的转换模型文件可以动态下载到终端VCAM摄像机,以实现深度学习模型的快速部署。VCAM设计了独立工作模式、混合开发模式和协同处理计算模式,以适应不同的工作应用场景。
欢迎对VCAM感兴趣的朋友前往GitHub项目页了解更多项目细节,也欢迎添加OpenNCC小助手微信好友(搜eyecloud666)加入OpenNCC开发技术交流微信群和工程师们一起交流。
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