Appareil photo intelligent basé sur l'IA
iam établit de nouvelles normes pour les processus de prise de décision et de contrôle autonomes basés sur la vision. L'architecture du système, qui comprend un processeur et un FPGA sur une seule puce, permet d'améliorer les performances du système et de le rendre plus efficace. iam utilise les options disponibles pour l'accélération matérielle sur la conception du système sur puce. Ses ressources FPGA supplémentaires permettent d'utiliser plus efficacement les réseaux neuronaux à haute performance et les algorithmes conventionnels pour le traitement des images.
Le concept raffiné de caméra ouverte offre aux utilisateurs des avantages uniques. iam permet également aux utilisateurs sans expertise VHDL d'utiliser les ressources FPGA pour leurs propres solutions de vision. Ils peuvent également utiliser des bibliothèques commerciales, OpenCV ou des fonctions NET.
Un large éventail d'options de configuration est disponible pour répondre à de nombreuses exigences différentes : Capteurs d'image CMOS avec différentes résolutions, formes et taux de transfert d'image élevés, ainsi qu'une variété d'options d'interface pour l'intégration dans divers environnements système. iam soutient les entreprises sur la voie de l'Internet industriel des objets (IIoT).
Système de vision embarqué complet
Tous les composants sont adaptés de manière optimale ex works. Vous pouvez commencer à travailler avec iam dès maintenant.
Facteur de forme compact
En tant que solution de vision décentralisée, iam s'intègre dans les applications existantes. Des interfaces matérielles et logicielles adaptées sont incluses.
L'architecture SoC facilite l'utilisation du concept de caméra ouverte
NET a poursuivi le développement du concept de caméra ouverte. Même sans le savoir-faire d'un expert en FPGA, il est désormais possible d'intégrer des algorithmes personnalisés dans iam.
Prêt pour l'apprentissage automatique
iam est une plateforme idéale pour les tâches d'apprentissage automatique. L'accélération matérielle intégrée supporte efficacement les réseaux neuronaux ouverts.
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