Un kit de développement de logiciels de vision avec IA… sans avoir à écrire une ligne de code (ou presque)Accélérer les applications de vision évoluées qui s’appuient sur des algorithmes d’intelligence artificielle (IA). Tel est l’objectif affiché par ADLink avec son kit de développement EVA SDK (pour Edge Vision Analytics Software Development Kit) ...qui permet aux développeurs d’algorithmes, aux éditeurs de logiciels et aux intégrateurs système de créer une preuve de concept pour des applications de vision dopées à l’IA. Il s’agit ici d’une plateforme logicielle d’analyse d'image et de vidéo qui prend en charge les modèles IA optimisés par les environnements TensorRT, OpenVINO (outil open source d’origine Intel) ainis que par la technologie logicielle ouverte ONNX (Open Neural Network Exchange) (*).
Le SDK EVA est en fait un cadre de programmation qui prend en charge des plug-in open source à chaque étape du cycle de vie d’un projet de vision d’IA, notamment pour la capture et le prétraitement d’images, l’inférence, le post-traitement et l’analyse. Cette interface utilisateur graphique sans code, qui est associée à la prise en charge de plus de dix types de caméras (en particulier les caméras intelligentes à IA de la série Neon et les systèmes de vision d’IA de la série EOS d’ADLink), ainsi que les plug-in prêts à l’emploi des solutions ONNX, TensorRT et OpenVINO autorisent alors une validation rapide des inférences d’IA. « Le SDK EVA est un cadre à interface de programmation unique qui permet aux utilisateurs de créer des applications de vision dopées à l'IA avec un minimum de programmation, résume Chia-Wei Yang, Head of Edge Vision Business Center chez ADLIink. Même sans connaissance ou expertise préalables ou approfondies en matière d’IA, les utilisateurs peuvent développer un POC grâce aux plug-in et aux codes de référence prêts à l’emploi en utilisant une interface graphique de type glisser-déposer. » Le SDK EVA permet ainsi aux développeurs de choisir parmi plus de 10 caméras, sans avoir à assimiler les API desdites caméras, et simplifie l’intégration pour par exemple modifier la source d’image, ou régler le traitement d’image et le modèle d’IA choisi par une simple fonction de glisser-déposer. Applications visées : la sécurité, l’analyse du comportement pour le respect des procédures opératoires normalisées, la détection et la classification d’objets… Autant de tâches généralement requises par les usines intelligentes, notamment dans les secteurs des semi-conducteurs, de l’électronique et de l’automobile. (*) Fruit d’une collaboration entre AWS, Facebook et Microsoft, ONNX permet le transfert des modèles d’apprentissage profond (deep learning) entre différents frameworks. Vous pouvez aussi suivre nos actualités sur la vitrine LinkedIN de L'Embarqué consacrée à l’intelligence artificielle dans l’embarqué : Embedded-IA |