راک چِپ نے اعلیٰ درجے کی مصنوعی ذہانت RK3399 کے تجارتی عمل کو تیز کرنے کے لیے گہری سیکھنے پر مبنی ہدف کا پتہ لگانے والی ٹیکنالوجی کا حل لانچ کیا۔

16 مئی 2018 کو، Rockchip نے اپنے RK3399 چپ پلیٹ فارم پر چلنے والے ایک گہری سیکھنے پر مبنی ہدف کا پتہ لگانے والی ٹیکنالوجی کا حل جاری کیا، جو کہ اعلیٰ درجے کی AI مصنوعی ذہانت کی صنعت کے لیے ایک quasi-Turnkey حل فراہم کر سکتا ہے، اور Android اور Linux دونوں نظاموں کو سپورٹ کر سکتا ہے۔ . ہدف کا پتہ لگانے کی شرح 8 فریم فی سیکنڈ سے زیادہ تک پہنچ جاتی ہے۔

مصنوعی ذہانت کے میدان میں، ہدف کا پتہ لگانا ایک بہت مقبول تحقیقی سمت ہے۔ ہدف کا پتہ لگانے سے مراد تصویروں یا ویڈیوز میں ہدف اشیاء کو تلاش کرنا اور ان کی درجہ بندی کرنا ہے۔ مشینوں کے لیے، آر جی بی پکسل میٹرکس سے اشیاء کے خلاصہ تصور اور پوزیشننگ کو براہ راست حاصل کرنا مشکل ہے، جو AI مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز کے لیے بڑے چیلنجز لاتا ہے۔

فی الحال، مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کی اہم تحقیق اور ترقی کی سمتیں ہیں: چہرے کا پتہ لگانا، انسانی جسم کا پتہ لگانا، گاڑی کا پتہ لگانا، دو جہتی کوڈ کا پتہ لگانا اور اشاروں کی شناخت وغیرہ، جو بڑے پیمانے پر نگرانی، ذہین نقل و حمل، نئی خوردہ فروشی میں استعمال کی جا سکتی ہیں۔ ، قدرتی تعامل، وغیرہ کی بنیاد آبجیکٹ کا پتہ لگانے والی ٹیکنالوجی ہے۔ ڈیپ لرننگ پر مبنی ہدف کا پتہ لگانے والی ٹیکنالوجی میں اعلیٰ درستگی اور مضبوطی ہوتی ہے، لیکن کمپیوٹیشنل بوجھ نسبتاً بڑا ہوتا ہے، اور اسے عملی طور پر ایمبیڈڈ ڈیوائسز میں زیادہ دیر تک لگا یا نہیں جا سکتا۔

 

AI مصنوعی ذہانت کی مارکیٹ اور تکنیکی ضروریات کے جواب میں، Rockchip نے طاقتور RK3399 پلیٹ فارم پر MobileNet SSD نیٹ ورک کو خاص طور پر آپٹمائز کیا ہے، تاکہ اعلیٰ درستگی والا MobileNet SSD300 1.0 8 فریمز سے زیادہ کی فریم ریٹ پر چلتا ہے، اور MobileNet کے ساتھ۔ قدرے کم درستگی اور تیز رفتار SSD300 0.75 11 fps سے زیادہ پر چلتا ہے۔ کواسی ریئل ٹائم چلانے کی رفتار ایمبیڈڈ ٹرمینل میں ہدف کا پتہ لگانے کی بنیادی AI ٹیکنالوجی کو عملی استعمال میں لاتی ہے۔

اس کی کووسی ریئل ٹائم چلنے کی رفتار کے علاوہ، یہ تکنیکی حل گوگل کی TensorFlow آبجیکٹ ڈیٹیکشن ٹریننگ کے ذریعے برآمد کردہ TensorFlow Lite ماڈل کو سپورٹ کرتا ہے۔ اس وقت، TensorFlow آبجیکٹ کی کھوج پر مبنی استعمال کے کیسز کی ایک بڑی تعداد موجود ہے، جس میں چہرے سے لے کر آبجیکٹ تک ہر قسم کی کھوج کا احاطہ کیا گیا ہے، جو صنعت میں سب سے زیادہ آسان اور مقبول ہدف کا پتہ لگانے کے فریم ورک میں سے ایک ہے۔



RK3399 چپ پلیٹ فارم پر مبنی Rockchip کا ڈیپ لرننگ ٹارگٹ ڈیٹیکشن ٹیکنالوجی سلوشن ایک ہی وقت میں اینڈرائیڈ یا لینکس سسٹم کو سپورٹ کر سکتا ہے، ٹارگٹ ڈیٹیکشن ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے AI پروڈکٹس کے صارف کے تجربے کو بہتر بنا سکتا ہے، تحقیق اور ترقی کے چکر کو بہت مختصر کر سکتا ہے، اور مزید اعلیٰ درجے کی AI کی مدد کر سکتا ہے۔ ذہین مصنوعات جلد از جلد مارکیٹ میں آنے کے لیے۔