Den 16. mai 2018 ga Rockchip ut en dyplæringsbasert måldeteksjonsteknologiløsning som kjører på sin RK3399-brikkeplattform, som kan gi en kvasi-Nøkkelferdig løsning for den avanserte AI kunstig intelligens-industrien, og kan støtte både Android- og Linux-systemer . Måldeteksjonshastigheten når mer enn 8 bilder/sekund.
Innen kunstig intelligens er måldeteksjon en svært populær forskningsretning. Måldeteksjon refererer til å lokalisere og klassifisere målobjekter i bilder eller videoer. For maskiner er det vanskelig å direkte skaffe det abstrakte konseptet og posisjoneringen av objekter fra RGB-pikselmatrisen, noe som gir store utfordringer til AI-applikasjoner for kunstig intelligens.
For tiden er de viktigste forsknings- og utviklingsretningene for kunstig intelligens-teknologi: ansiktsdeteksjon, menneskekroppsdeteksjon, kjøretøydeteksjon, todimensjonal kodedeteksjon og gestgjenkjenning, etc., som kan brukes mye i overvåking, intelligent transport, ny detaljhandel , naturlig interaksjon osv. Grunnlaget er objektdeteksjonsteknologi. Måldeteksjonsteknologien basert på dyp læring har høy nøyaktighet og robusthet, men beregningsbelastningen er relativt stor, og den kan ikke praktisk talt distribueres og brukes i innebygde enheter på lang tid.
Som svar på AI-markedet for kunstig intelligens og tekniske behov, har Rockchip spesielt optimalisert MobileNet SSD-nettverket på den kraftige RK3399-plattformen, slik at høypresisjons MobileNet SSD300 1.0 kjører med en bildefrekvens på mer enn 8 bilder, og MobileNet med litt lavere nøyaktighet og raskere hastighet SSD300 0.75 kjører med over 11 fps. Den kvasi-sanntids løpehastigheten bringer den grunnleggende AI-teknologien for måldeteksjon til praktisk bruk i den innebygde terminalen.
I tillegg til sin nesten sanntids løpehastighet, støtter denne tekniske løsningen TensorFlow Lite-modellen eksportert av Googles TensorFlow Object Detection-opplæring. For tiden er det et stort antall brukssaker basert på TensorFlow Object Detection, som dekker alle typer deteksjon fra ansikt til objekt, som er et av de mest praktiske og populære rammeverkene for måldeteksjon i industrien.
Rockchips dyplæringsteknologiløsning for måldeteksjon basert på RK3399-brikkeplattformen kan støtte Android- eller Linux-system samtidig, forbedre brukeropplevelsen til AI-produkter ved bruk av måldeteksjonsteknologi, forkorte forsknings- og utviklingssyklusen betraktelig og hjelpe mer avansert AI intelligente produkter for å komme ut på markedet så snart som mulig.