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SSDオブジェクト検出を実行するCoral Edge TPUアクセラレーションを備えたRaspberry Pi 3 Model B

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Coral Edge TPUアクセラレータを使用したインラインrt-ai Edge Stream Processing Elementから、Raspberry Pi 3 Model BとPiカメラを搭載した組み込みバージョンに移行するのはそれほど難しくありませんでした。 このSPEのrt-ai Edgeテスト設計は、非常に簡単です:

微信截图_20190822111520.png

ご覧のとおり、Pi + Coralは1280 x 720フレームで約4 fpsで動作しますが、それほど悪くはありません。 この例では、Raspberry Piノード(Pi7)でPiCoralカメラSPEを実行し、デフォルトノード(i7 Ubuntuマシン)でView SPEを実行しています。

また、検出データと関連するJPEGビデオフレームの両方を含むビデオとメタデータの組み合わせ出力を使用しています。 ただし、PiCoral SPEにはメタデータのみの出力もあります。 これには、すべてのフレーム情報と検出データ(スコア、ボックスなど)が含まれますが、JPEGフレーム自体は含まれません。 これはいくつかの理由で役立ちます。

まず、特にRaspberry PiがWiFi経由で接続されている場合、JPEGの送信は少し面倒になる可能性があり、不要な場合は非常に無駄です。

第二に、生のビデオデータがRaspberry Piを離れることがないという点で、潜在的なプライバシーの問題を満たします。 メタデータに有用なダウンストリーム処理に十分な情報が含まれている場合、これはシステムを構成する非常に効率的な方法です。

微信截图_20190822111713.png

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