In veel industrieën komen bedrijven uitdagingen tegen waar menselijke interpretatie van gegevens tijdrovend is of zelfs onhaalbaar. Wij zien in zulke situaties een kans om AI in te zetten, vooral wanneer traditionele softwarelogica tekortschiet. Traditionele softwarefuncties werken op deterministische wijze, waarbij elke stap van input naar output moet worden beschreven. Bij AI gaat dit anders: het systeem leert zelf van grote hoeveelheden gegevens, wat betekent dat het veel effectiever kan omgaan met complexere, minder voorspelbare patronen.
AI voor beeldherkenning
Een van de grote voordelen van AI is dat het ook patronen kan herkennen in visuele data, zoals camerabeelden. Traditioneel gezien is het bijna onmogelijk om met klassieke software miljoenen pixels in een afbeelding snel te analyseren, maar met behulp van AI-modellen te trainen kan een systeem zelfstandig objecten detecteren of classificeren. We hebben de beelddeler – waarin een Jetson Nano module zit – uitgebreid met objectdetectie. Dit hebben we gedaan met een bestaand AI-model en is een goed voorbeeld van het integreren van AI in een (bestaand) product.
De kracht van Core-Vision's aanpak ligt in de mogelijkheid om AI dieper te integreren in embedded systemen dan enkel het uitvoeren van een standaard AI-model. Zo kan de uitkomst van een objectdetectie gebruikt worden als input voor andere delen van een systeem. Denk bijvoorbeeld aan een controle of een persoon wel of niet een bepaalde grenslijn passeert. Hierdoor ontstaan eindeloze mogelijkheden die aangepast kunnen worden aan de specifieke wensen van onze klanten.
Door het integreren van AI in een embedded systeem kunnen we de kosten en het stroomverbruik reduceren. Doordat we bij Core-Vision veel ervaring hebben met het ontwikkelen van embedded systemen, zijn wij het gewend om de juiste afweging te maken tussen prestaties en kosten. Op deze manier wordt AI toegankelijk voor zeer diverse toepassingen.
De kracht van Core-Vision's aanpak ligt in de mogelijkheid om AI dieper te integreren in embedded systemen dan enkel het uitvoeren van een standaard AI-model. Zo kan de uitkomst van een objectdetectie gebruikt worden als input voor andere delen van een systeem. Denk bijvoorbeeld aan een controle of een persoon wel of niet een bepaalde grenslijn passeert. Hierdoor ontstaan eindeloze mogelijkheden die aangepast kunnen worden aan de specifieke wensen van onze klanten.
Door het integreren van AI in een embedded systeem kunnen we de kosten en het stroomverbruik reduceren. Doordat we bij Core-Vision veel ervaring hebben met het ontwikkelen van embedded systemen, zijn wij het gewend om de juiste afweging te maken tussen prestaties en kosten. Op deze manier wordt AI toegankelijk voor zeer diverse toepassingen.
We gaan graag met je in gesprek om deze mogelijkheden te bespreken. Neem contact op voor een verkennend gesprek. Wij kijken ernaar uit om van je te horen!
