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在线峰会 | 英特尔® OpenVINO™ 领航者

Sat, 19 Sep 2020 13:30:00 GMT+08 ~ Sat, 19 Sep 2020 16:00:00 GMT+08
Limited 971
(Xian Shang Huo Dong)
OpenVINO 中文社区

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随着英特尔®OpenVINO工具套件领航者联盟 DFRobot行业AI开发者大赛的落幕,OpenVINO™工具套件领航者联盟(下称“联盟”)迎来了第一批正式成员。


OpenVINO™工具套件领航者联盟究竟是一个什么样的组织呢?联盟成员又是一群什么样的人呢?这次我们非常有幸邀请到联盟中的4位成员就他们个人、参赛团队及参赛项目进行一场线上领航者联盟直播。


为领航者联盟成员颁发线上认证的电子徽章

助力其未来的职业发展


OpenVINO™工具套件领航者联盟集结了一群对AI技术和IoT应用有着深刻理解,并展示出使用OpenVINO™工具包的强大设计和工程能力的优秀开发者。


在英特尔生态资源中技术、合作、落地等多方面支持下,领航者联盟成员将AI行业的创新发展引领方向。


OpenVINO™工具套件领航者联盟此批首发成员以团队或个人形式参加英特尔® OpenVINO™ 领航者联盟 DFRobot 行业 AI 开发者大赛,在比赛中披荆斩棘,凭借出色的项目脱颖而出。


直播流程


嘉宾简介


【开场嘉宾】


Matthew Formica

Director, Edge AI Developer Platforms


Matthew Formica runs Intel’s OpenVINO AI software product marketing efforts, helping developers and customers leverage Intel’s AI inferencing developer tools. AI, especially related to computer vision, is increasingly a part of use cases across the spectrum: defect detection on assembly lines, disease detection in medical equipment and shelf stocking notifications in retail stores to name just a few. Getting the best performance and ROI requires the right tools. With OpenVINO, developers can easily accelerate their inferencing solution performance by several times using the general purpose compute already built into their solutions, and using OpenVINO APIs they can easily write once and deploy across a wide range of Intel processors.


【分享嘉宾】


蔡骋

教授,上海电机学院电子信息学院计算机科学系


在智能制造、人工智能和计算机视觉领域开展研究,主持及参与国家级项目5项,获得省级科学技术三等奖1项。


项目简介:

多轴机械手臂的抓握操作是智能制造中的高频应用场景。数据驱动式的智能抓握系统研发人工智能算法通过计算机视觉系统学习人手的抓握行为,实现对机械手臂多电机联动控制实现抓握操作。在该系统中,人负责抓握决策和动作示范的工作,智能机械手臂学习人的行为,完成重复性工作,有效节约人力提高柔性生产线的智能化水平。


为完成该智能抓握系统,需要检测生产场景中的工件位置,并推断对应的抓握行为。系统在LattePanda上部署,使用USB摄像头拍摄生产工位视频数据,通过PWM操控机械手臂关节上的伺服电机实施抓握行为。系统应用Intel OpenVINO在LattePanda上的GPU和神经计算棒对智能算法进行加速,实现工件的定位、识别和操作行为推断。


数据驱动式的智能抓握系统面向智能制造中人机协同的实际应用需求,构建学习式的机械手抓握控制算法,通过Intel OpenVINO对智能算法进行加速,高效准确地实现了多样化环境中的柔性抓握,能够有效节约人力,提高生产线的智能化水平。




姚沧力

计算机专业本科生


学校创新中心Femto工作室创建者之一,研究兴趣是机器学习与各学科的交叉融合,对计算机图形学、传感等方向有广泛的兴趣。


项目简介:

RF-Breathing是一套基于神经网络与射频技术的智慧感知系统,实现了非接触式的身份识别与生理特征检测。团队使用毫米波雷达采集包含用户生理信息的射频信号,将信号进行预处理后送入神经网络完成生理数据的提取,可以在用户不佩戴任何设备的情况下隔空辨别用户身份与呼吸频率。

本项目采用射频技术作为传感方式,较传统视觉方式可以更好保护人脸等隐私信息,无感检测的方式避免了数据线与供电单元对用户的束缚,未来可以应用到智能家居、健康监测与人机交互等领域,提供一种全新的智慧感知方式。本项目也仍在继续推进,团队来自不同领域的成员们一起探寻着“RF+AI”的更多可能性。



郑华

华北电力大学智慧能源与信息研究中心主任


研究内容:能源互联网理论及其应用;电力行业智慧运维;大数据、AI在电力行业应用。


项目简介:

基于机器视觉的变电站压板状态识别系统,适用于能源工业生产中的压板类设备运行维护场景。目前,该类工作存在着劳动强度大、误差大等问题,容易导致误操作、漏操作现象的发生,严重危害人身与电网运行的安全。本项目基于机器视觉和深度学习方法,通过摄像头对继电保护压板状态进行实时检测,采用多帧融合算法应对现场环境影响干扰,使用Intel硬件设备与OpenVINO工具套件优化模型,实现软硬件一体化的变电站继电保护压板状态识别系统。通过本项目可提高电力生产一线的及时性、安全性、工作效率与自动化水平,实现变电站智能化运检,能够根据变电站的运行方式调整实现设备状态动态运维。

李乐恒

大连理工大学


信息与计算科学

研究兴趣:computer vision/ robot 


项目简介:

制作一台拥有自动瞄准,具备辅助打击功能的robomaster战车。

参赛项目的主要技术路线:

①利用TensorFlow训练目标检测模型。

②将模型转换为IR格式及int8类型。

③部署在嵌入式平台,实现自动瞄准。

参赛项目的核心技术是深度学习以及OpenVINO。

目前,项目已经把OpenVINO模型部署至战车上,未来可以把该项目算法迁移到其他领域,如行人检测,车辆检测,进一步检测车辆碰撞与行人姿态。



在这金秋九月,OpenVINO中文社区将邀请这批领航者联盟成员,带领大家乘风破浪!




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