0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

英特尔OpenVINO™工具包引领智能视觉技术变革

智能制造 来源:未知 作者:胡薇 2018-07-31 14:27 次阅读

万物智能互联的新时代不仅带来了海量视觉数据,也带来了巨大的物联网机遇。到2021年,视频数据量将增加7倍,而智能设备、传感器和互联事物捕捉的视频将会占据60亿美元的份额。正如英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士所说:“当下,由数据驱动的技术正在重塑着我们所处的世界,并为我们描绘着未来的无限可能。”

英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士

面对市场需求,英特尔在以“智能端到端,英特尔变革物联网”为主题的视觉解决方案及策略发布会上,面向中国市场推出了专注于加速深度学习并将视觉数据转换为业务洞察的OpenVINO™工具包。基于智能视觉技术,以后的智能终端不仅能“看得见”世界,更能自主分析数据,做到“看得懂”世界!

高性能推动行业合作

OpenVINO™软件平台是一个快速开发高性能计算机视觉和深度学习视觉应用的工具包,它可以支持加速高性能计算机视觉应用和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家加速计算机视觉工作负载,并简化深度学习部署。

正如英特尔中国区销售总经理王稚聪先生在发布会上所说,英特尔的智能视频解决方案一直支持中国客户同成长共发展,致力于为客户提供更多的互动解决方案和服务。英特尔的合作伙伴中科英泰就借助OpenVINO™工具包大幅缩短了新模型的开发时间,中科英泰副总裁刘福利表示:“如果没有英特尔的领先技术,这些解决方案和服务将是无法实现的。”浙江大华技术股份有限公司研发中心副总裁殷俊也表示:“使用英特尔OpenVINO™工具包之后,我们得以在英特尔的各种平台上无缝部署定制化的深度学习解决方案。对于有着低延迟要求的应用而言,这些解决方案非常合适。”

英特尔中国区销售总经理王稚聪先生

OpenVINO™工具包还可帮助创新者更灵活地平衡特定视觉解决方案的性能、功耗和成本效益,为寻求智能视觉解决方案的最终客户创造更高价值。宇视科技就在英特尔的技术支持下,推出了全融合智能解决方案UniAI,支持从前端IPC到后台服务器的人工智能。宇视科技研发副总裁兼AI产品线总监汤立波表示OpenVINO™工具包帮助他们“为用户提供了性价比更高、投入少以及总拥有成本最低的解决方案”。

目前,基于英特尔Apollo Lake平台,以面向金融、安防等领域为主的云从科技率先在国内发布了首款基于OpenVINO™工具包开发的产品,并已开始进行大规模量产。随着OpenVINO™工具包与各行各业开展合作,人工智能技术也正更广泛、更深度地贴近人们的生活。

深度学习促进业务转型

集成了高级软硬件的英特尔视觉解决方案可以推动下一代人工智能和分析技术的发展,促进强大的深度学习推理功能在各行各业的应用。

在交通监控方面,英特尔FPGA和Movidius™ VPU的摄像头可以捕捉数据并自动发送至下游十字路口系统,帮助交通部门优化交通和做好规划。在公共安全领域,借助使用OpenVINO™工具包开发的Myriad VPU和算法,英特尔可以利用推理功能通用面部识别分析并识别失踪儿童。

不仅如此,OpenVINO™工具包对响应式零售、工业自动化机器视觉、运营管理等领域的发展也都有很大的推动作用。可以说,英特尔物联网视觉技术不仅在帮助企业利用先进技术推动公司发展,更能帮助改善安全性、生产力、医疗水平和生活质量,切实造福社会。

OpenVINO™工具包的研发和上线代表着英特尔在计算机视觉技术发展方面的领先优势,也代表着中国市场在全球的领先地位。随着智能视觉技术的加速发展,机器将不再局限于“会看”世界,更要能将数据转化为洞察,真正“看懂”世界,开启智能视觉无限可能。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 英特尔
    +关注

    关注

    60

    文章

    9398

    浏览量

    168657
  • 智能视觉
    +关注

    关注

    0

    文章

    94

    浏览量

    9077

原文标题:数据驱动智能视觉,让机器也能“看得懂”世界!

文章出处:【微信号:mfg2025,微信公众号:智能制造】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    基于英特尔哪吒开发者套件平台来快速部署OpenVINO Java实战

    OpenVINO 工具套件基于OneAPI开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习应用开发速度的工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔计算平
    的头像 发表于 03-21 18:24 801次阅读
    基于<b class='flag-5'>英特尔</b>哪吒开发者套件平台来快速部署<b class='flag-5'>OpenVINO</b> Java实战

    英特尔1nm投产时间曝光!领先于台积电

    英特尔行业芯事
    深圳市浮思特科技有限公司
    发布于 :2024年02月28日 16:28:32

    英特尔登顶2023年全球半导体榜单之首

    英特尔行业芯事
    深圳市浮思特科技有限公司
    发布于 :2024年02月01日 11:55:16

    OpenVINO Java API详解与演示

    英特尔 发行版 OpenVINO 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度
    的头像 发表于 11-09 17:03 653次阅读
    <b class='flag-5'>OpenVINO</b> Java API详解与演示

    #高通 #英特尔 #Elite 高通X Elite芯片或终结苹果、英特尔的芯片王朝

    高通英特尔苹果
    深圳市浮思特科技有限公司
    发布于 :2023年10月27日 16:46:07

    如何在OpenVINO trade工具包中推断两个图像?

    无法在OpenVINO工具包中对两个输入图像运行推理。
    发表于 08-15 08:24

    OpenVINO工具套件是否可以商业化使用?

    参阅 英特尔® OpenVINO™分销许可第 2.1 节(2021 年 5 月版本)。 无法了解英特尔® 发行版 OpenVINO工具
    发表于 08-15 08:19

    安装OpenVINO工具套件英特尔Distribution时出现错误的原因?

    安装OpenVINO工具套件英特尔 Distribution时,出现错误: Python 3.10.0.ECHO is off. Unsupported Python version.
    发表于 08-15 08:14

    如何在OpenVINO工具包中使用带推理引擎的blob?

    无法确定如何在OpenVINO工具包中使用带推理引擎的 blob。
    发表于 08-15 07:17

    从Docker映像为Raspbian OpenVINO工具套件的安装过程

    英特尔® Distribution工具OpenVINO™可快速部署模拟人类视觉的应用和解决方案。该工具包在基于卷积神经网络 (CNN) 的
    发表于 08-15 06:59

    如何使用交叉编译方法为Raspbian 32位操作系统构建OpenVINO工具套件的开源分发

    章是使用 OpenVINO工具套件的开源发行版 2022.1 版本进行验证的。 OpenVINO工具套件可以快速部署模拟人类视觉的应用
    发表于 08-15 06:28

    使用OpenVINO trade 2021版运行Face_recognition_demo时报错怎么解决?

    importing ie_api 推断 face_recognition_demo 与 OpenVINO™ 2021 版本和 英特尔® 神经电脑棒 2 (英特尔® NCS2) 插件丢点错
    发表于 08-15 06:20

    如何在使用Inspector运行OpenVINO C++样本时避免内存泄露?

    运行OpenVINO™ 图像分类 Async C++示例带英特尔® Inspector用于检查内存问题。使用命令: $ pwd /home/centos
    发表于 08-15 06:18

    OpenVINO使用omz_converter转换ssdlite_mobilenet_v2时,没有名称为tensorflow的模块怎么解决?

    在 WSL2 Ubuntu 20.04 上安装了 OpenVINO™ Toolkit PIP 开发人员软件英特尔 Distribution。 使用 omz_downloader 下载
    发表于 08-15 06:14

    利用OpenVINO工具包检测汽车品牌

    地检测品牌、车标和形状。 OpenVINO TM的Intel&Distribution工具包是一个全面的工具包,用于快速开发模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该
    发表于 08-04 07:36