快速又直觀
EVA SDK是邊緣運算視覺分析軟體,支援跨硬體平台的單一來源AI機器視覺部署。 預載EVA SDK於凌華科技領先的人工智慧設備中,以加速智能製造中的邊緣人工智慧的應用開發。
支援十多種相機協議和市場就緒應用的外掛程式
支援 TensorRT™、OpenVINO™ 和 ONNX Runtime AI 推理框架
低代碼/無代碼 GUI 簡化了邊緣 Al 視覺 PoC,可實現快速的 AI 推理驗證
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EVA SDK 特色
- EVA 運作期間 和 EVA IDE(整合開發環境)包含
直觀的 GUI,適用於快速輕鬆地進行 AI 推理管道開發
10 多種支援的相機協議可減少整合工作
5 個以上針對應用的案例代碼和範本提供更快的應用程式開發
(地理圍欄、磨損檢測、Cookie 檢查、零件準備、零件組裝等)
專屬 EVA Portal 提供豐富的app-ready案例和支援
由 CarOTA 提供Over-the-air 模型更新
支援Docker 容器
- EVA 運作期間 和 EVA IDE(整合開發環境)包含
目標應用
半導體工廠通常有安全限制區域,要求工人在卸載危險貨物時穿戴防護安全裝備。 在這個案例中,您可以看到帶有 EVA SDK 的 NEON 智慧相機如何監控人員是否配有安全裝備,當人員進入危險區域卻忽略配戴防護裝備時自動立即發出警報以防止發生事故。
案例下載工廠通常有安全限制區域,以防止工人遠離因移動式機器人或自動化設備帶來的危險。 在此案例中,您將看到如何將機器人工作區域指定為限制區域以防止人員進入。 當有人進入限制區域,其顯示設置為 true,則該區域將變為紅色,在邊緣相機端就完成拍照與所有運算,並傳出結果與指令給相關設備,例如機器手臂等來確保安全。
案例下載EVA 用於根據標準操作程序監控產品組裝。 每個零件都需要按照預定時間進行裝配,分析多個零件的總裝配時間,以即時動態調整零件裝配。 基於人工智慧的視覺控制監控並通過即時現場提醒和長期數據分析指導操作員遵循調整後的 SOP。
案例下載為了保護需要接觸和操作高壓設備的現場人員,需要一個萬無一失的安全系統。 在這個案例中,您可以了解 EVA 如何使用 AI 視覺來立即檢測操作員是否佩戴了正確的安全設備,從而避免人身傷害。
高精度半導體工廠使用空氣浴塵室在人員進入無塵室之前去除表面沉積的顆粒,但工人未能遵循正確的潔淨室程序可能會使產品處於危險之中。 使用AI檢測員工行為是否符合SOP,可以減少80%的粉塵量,提高生產質量。
利用 All-in-One邊緣 AI 視覺平台的優勢
支援 EVA AI 模型:
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網路 原始架構 AI 模型類別 GoogLeNet Caffe/ONNX Classification ResNet18 Nvidia TLT ResNet ONNX SqueezeNet VGG MobilenetV2 AlexNet CaffeNet RCNN_ILSVRC13 DenseNet-121 Inception_V1/V2 ZFNet-512 ShuffleNet_V1/V2 -
Network Original framework AI model type SSD Inception-V2 Tensorflow Object Detection Face detection(SSD based) Caffe Yolov3 Darknet/ONNX Yolov4 Darknet/ONNX Yolov3-tiny Darknet DetectNet_v2-ResNet18/34 Nvidia TLT OpenPose PyTorch Pose Estimation FCN-Alexnet Caffe Segmentation Intel Segmentation Caffe
支援 EVA 的裝置
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