Intel RealSense permettant la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique à la périphérie


Numérisation faciale Intel RealSense
Intel RealSense ID a été conçu avec la confidentialité comme une priorité absolue. Conçu spécialement pour la protection des utilisateurs, Intel RealSense ID traite toutes les images faciales localement et crypte toutes les données des utilisateurs. (Crédit : Intel Corporation)

Intel RealSense est connu dans la communauté robotique pour ses caméras stéréo plug-and-play. Ces caméras font de la collecte de données de profondeur 3D un processus transparent, avec des intégrations faciles dans ROS pour simplifier le développement logiciel de vos robots. De l'équipe RealSense, Joel Hagberg explique comment ils ont construit ce produit, qui permet aux roboticiens d'effectuer la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique à la périphérie.

Joël Hagberg

Joel Hagberg dirige le marketing Intel® RealSense™. Équipes de gestion des produits et de soutien à la clientèle. Il a rejoint Intel en 2018 après quelques années en tant que conseiller exécutif travaillant avec des startups sur les marchés de l'IoT, de l'IA, de la baie Flash et du SaaS. Avant son rôle de conseiller exécutif, Joel a passé deux ans en tant que vice-président de la gestion de la gamme de produits chez Seagate Technology avec la responsabilité de leur portefeuille de produits de 13 milliards de dollars. Il a rejoint Seagate en provenance de Toshiba, où Joel a passé 4 ans en tant que vice-président du marketing et de la gestion des produits pour les gammes de produits HDD et SSD de Toshiba. Joel a rejoint Toshiba avec l'acquisition de l'activité de stockage de Fujitsu, où Joel a passé 12 ans en tant que vice-président du marketing, de la gestion des produits et du développement commercial. Les efforts de développement commercial de Joel chez Fujitsu se sont concentrés sur la création d'unités commerciales sur les marchés émergents dans les domaines de la sécurité, des capteurs biométriques, des encodeurs vidéo HD H.264, des puces 10GbE et de la signalisation numérique. Joel a obtenu son baccalauréat en génie électrique et mathématiques de l'Université du Maryland. Joel est également diplômé du programme de leadership Executive MBA du Global Knowledge Institute de Fujitsu.

Liens

Transcription

bonjour et bienvenue sur le podcast robohub
aujourd'hui, nous entendrons parler d'informations
sens réel de joel hagberg
responsable de la gestion des produits et du marketing
pour leurs gammes de produits de vision par ordinateur
chez Intel Realsense, ils ont développé un
série de produits d'appareil photo
qui permettent aux robots d'exploiter
technologie de vision par ordinateur standard
avec les robots de la technologie realsense d'Intel
peut générer
extraits de vidéos en trois dimensions pour
peu de mouvement lorsque les gens marchent
détecter les gestes et les objets et plus
joel parle à notre interview d'un
sur la valeur de l'effet de levier
intégré
produits matériels et logiciels pour
startups et entreprises établies
notamment pour leur permettre d'atteindre le
course au sol
il parle aussi de l'intégration de
apprentissage automatique
dans les produits Intel Realsense
bonjour bienvenue sur robohub pouvez vous me dire
un peu sur toi
ouais je m'appelle joel hagberg je dirige le
gestion des produits marketing et
équipes de support client chez intel
Vrai sens
je suis ici depuis environ trois ans euh
avant cela a fait beaucoup de conseil dans
euh l'espace de paiement mobile et certains
accélération de la mémoire et également dépensé
20 ans et plus dans le produit de haute technologie
marketing de gestion pour
périphériques de stockage mémoire flash
disques durs beaucoup d'autres choses
et de nombreux blocs de construction sont utilisés dans
la robotique euh aujourd'hui et
ce qui vous a amené à euh le vrai sens
équipe chez intel
eh bien je cherchais en fait j'étais
faire du conseil en obtenir
euh flash avancé euh
apache pass s'estompe à partir d'intel pour un
projet d'accélérateur d'IA
et parlait à leur vice-président des ventes et
il a dit que tu sais que nous cherchons vraiment
pour
quelqu'un vient aider avec le produit
marketing de gestion pour
euh quelques visions informatiques émergentes euh
produits seriez-vous intéressé
nous parle
et en tant que consultant à l'époque je devais
Bien sûr, je vais entrer et parler et
comme j'ai eu un vrai sens, j'ai réalisé
tu connais cette technologie
euh dans le vrai sens a été dans ce
entreprise que vous connaissez à l'époque était comme
huit ans
euh faire des choses vraiment fantastiques
avec
euh vision par ordinateur à la fois euh dans un
tas de domaines différents
à l'heure codée lumières et stéréo
des produits
et je cherchais à entrer dans le lidar et je
J'ai juste l'impression que c'est ça
une sorte d'industrie naissante qui
se préparer à
vous savez en quelque sorte devenir omniprésent et
senti que c'était vraiment le bon moment pour entrer
et apprendre
vous savez et et si vous regardez l'utilisation
cas la robotique est le
le plus grand cas d'utilisation pour cela et je me suis senti
comme eh bien, la robotique est un domaine qui est
aller à
voir la croissance explosive de la vision par ordinateur
cette énergie de croissance explosive
auto vous connaissez adas à la conduite assistée
vous connaissez les véhicules autonomes et les robots
et
et les voitures est-ce un domaine où nous sommes je
pense que ça va voir énorme
croissance ainsi
c'est vraiment ce qui m'a excité
rejoindre et c'est un peu comme un
startup au sein d'Intel, cela fait partie du
croissance émergente
et groupe d'incubation donc c'est euh nous avons
un incubateur nous en tirons plein d'autres
tu connais les technologies donc tu verras euh
Intel fait beaucoup de choses avec
euh avec euh la vision par ordinateur que ce soit
lidar
radar et et euh la condition stéréo
dont nous parlerons aujourd'hui
euh mais euh on sait qu'il y a un tout
équipe
et une ligne mobile qui fait des choses pour
pour les véhicules, nous avons donc un
euh un assez large vous savez genre de r d
équipe faisant des recherches notre cto est vaste
vivre
dans la vision par ordinateur donc c'était juste
ressenti comme un
équipe très excitante à rejoindre et à venir
c'est comme une startup en toi
connais le grand
parapluie d'Intel mais faisant beaucoup de euh
très gentil de se déplacer très vite et et et
fabrication
euh tu sais euh change vite donc c'est
une des choses qui a vraiment plu
à moi à propos
l'équipe Intel Realsense ouais
pouvez-vous nous expliquer quelques
produits proposés par realsense
bien sûr si vous regardez le vrai sens euh
comme vous le savez, regardez le genre de
le cas d'utilisation des produits il y avait un
série de produits qui ont été utilisés euh
lumière codée qui étaient
installé en pcs utilisé en très court
intervalle
applications intérieures et euh ouais donc si
vous regardez les 11 dernières années que nous avons
expédié plus de 2 millions de produits dans le
marché
et la lumière enduite était un peu si tôt
phase probablement en 2018 la stéréo
des produits
ont été lancés et j'ai rejoint en 18 et le
produits stéréo la famille d400 que nous
avoir aujourd'hui
euh commençait à savoir un peu voir
certains euh
croissance dans le euh à la fois en ce que nous avons un
un site e-commerce donc on voyait
contact direct avec les clients
vous connaissez vraiment les startups qui travaillent sur de nouveaux
projets que nous sommes en mesure de sourcer directement
de notre site Web
puis nous vendons via la distribution donc
beaucoup de distributeurs spécialisés qui sont
dans la fourniture de la robotique
fabrication
euh, les marchés de l'affichage numérique étaient
promouvoir nos produits afin
euh nous avons une famille d400 nous avons un d415
et d435 à l'époque qui étaient
nos nos produits de volume euh le vous savez
d415
a une sorte de portée un peu plus courte
avec un volet roulant
et puis le d435 a un
ils sont tous les deux dans la plage de trois mètres
mais ça ressemble un peu à toi
connaître
un peu plus loin avec le d430
f5 et il a un volet roulant
et que c'est le produit le plus
largement adopté
dans l'espace robotique et si vous regardez
le chemin des renseignements
tu sais va au marché nous vendons un
périphérique qui est plug and play
tu peux commencer tu sais tester
immédiatement ou vous pourriez prendre
euh si vous voulez regarder une sorte de
intégration plus étroite, vous pouvez acheter un module
vous pouvez acheter une carte ac intégrée
réellement dans votre conception
et vous permettent de réduire un peu les coûts ou
vous savez changer l'apparence de la
produit
plus à votre à l'oem spécifique euh
vous connaissez la plate-forme mais ce sont les
produits de volume que nous avons lancés
en 2018 qui ont été très largement
adopté dans le
dans l'espace robotique et c'est un
série de caméras de vision stéréo qui utilisent
un motif lumineux qu'ils émettent sur le
scène et puis
que ce motif lumineux est une lumière infrarouge
corriger
ouais bien si tu le regardes la stéréo
caméras elles-mêmes
travailler en plein soleil pour
trop sombre alors nous prenons juste le tu sais
lumière naturelle du soleil
images à travers les imageurs stéréo
et ceux-là sont capables de savoir prendre en
et créer des informations de profondeur
en dehors de vous savez euh besoin d'un
illuminateur et un projecteur
euh pour éclairer une scène afin que nous ayons
nous projetons une stéréo un motif qui
la stéréo
utilisation des caméras dans des conditions de faible luminosité
ou alors
ou pas de conditions d'éclairage afin que nous puissions
utiliser ir
donc si vous le regardez, nous avons une sorte de
les données arrivent par
les euh les capteurs stéréo que nous avons
tous les deux
rgb ir nous avons le projecteur
des enlumineurs qui
illuminez la scène et projetez un
motif comme vous l'avez indiqué avec
est la capacité de voir la texture pour voir
choses
en utilisant ces euh que ce modèle est
projeté sur une scène
et j'ai effectivement utilisé l'intel
realsense d435i avant
et l'une des choses incroyables à ce sujet
vous venez d'acheter un morceau de matériel
se connecte par un usb très simple à mettre en place
et euh comme ça
que d'être capable de connecter quelque chose en
USB
et sois super simple comment ça
affecté la conception
des produits que vous avez construits ouais je
pense
qu'en fait, ce que vous frappez est l'un des
le genre de
les pierres angulaires de la démarche Intel
ce qui est rendu très facile à obtenir
et commencé donc vous êtes
si vous êtes vous connaissez un chercheur à
une université que vous soyez étudiant en
lycée
vous pouvez brancher et jouer et et commencer
travailler immédiatement et nous avons
vous connaissez des ctos de startups à
aux grandes entreprises qui aiment ça
ils peuvent juste acheter un appareil photo
branchez-le et commencez à tester immédiatement
et l'une des choses
pendant que je parlais à l'équipe de conception
qu'ils considéraient comme vraiment critique était
avoir un open source
communauté et un sdk open source afin que nous
construit le SDK 2.0 que nous
lancé que nous soutenons notre
famille d400 en fait que
sdk s'applique à toutes nos caméras, donc si
vous achetez le
par exemple votre d435 que vous
référencé
un plug and play, vous pouvez utiliser le code
exemples de
qu'Intel fournit sur notre site github
ou vous pouvez utiliser des exemples de code du
communauté pour obtenir
tout de suite et va tu te connais
peut-être voulez-vous savoir
slam simultané et/ou slam visuel
avec
certains algorithmes disponibles sur
le site ou vous pouvez
regardez vous savez éviter les collisions
avec votre robot
vous savez qu'il y a des choses là-bas ou votre
vous avez un bras articulé que vous voulez
regardez vous savez ce que sont les exemples de code
là-bas pour la détection d'objets et nous
construit ce euh le sdk avec le
je me suis dit bon, ouvrons-le au
communauté pour leur permettre
apprendre les uns des autres à
fournir vous savez type de soutien euh en tant que
sens large à
se lever et aller plus vite et c'est
l'une des pensées dans la conception était
faisons-le
USB plug and play en tant que périphérique maintenant nous
fais
voir qu'une fois qu'une entreprise a
adopté, testé et déployé euh
selon le cas d'utilisation
il y a des gens qui aiment s'intégrer
dans leur appareil
et pour certains euh tu sais
pour réduire les coûts et à euh à
donne l'impression que tu sais juste
un seul appareil OEM avec la caméra
incrusté dedans
mais dans le cas de certains des plus grands
entreprises de robotique nous
nous l'avons déployé nous les verrons
utilisez toujours le périphérique parce que c'est
calibré
se branche et il fonctionne juste à partir du
allez-y et ils peuvent
ils le regardent et disent hey intel vous êtes
l'expert en vision par ordinateur
nous sommes un expert en robotique nous allons
focus sur le système d'exploitation robotique
la robotique
euh tu sais euh tu sais un peu le
le cas d'utilisation de ce robot particulier
et nous vous laisserons
m'inquiéter de me donner les données pour que je puisse
prendre des décisions
et ainsi brancher et jouer le périphérique
nous trouvons même certains
les très grands fabricants de robots sont
en utilisant le périphérique
dans leur conception mais nous en avons d'autres
qui disent hé, nous allons à un
robot gros volume
pour la livraison de nourriture et vous savez que nous sommes
va être
vous savez aller à l'extérieur et nous voulons
incorporer
vous connaissez le module à l'intérieur d'un ip67
appareil photo classé pour sortir sous la pluie et
et donc nous avons des clients qui sont euh
intégrer le produit dans leur propre
appareil dans un robot
vous savez alors dans le cas d'utilisation du de
un robot de livraison pour
vous connaissez la livraison de nourriture en plein air ou même
livraison à l'intérieur d'un restaurant ou
accouchement dans un hôpital
ils intègrent le module dans
leur conception
dans plusieurs endroits de cette façon ils sont
déploiement euh ils sont ils sont capables de voir
plusieurs caméras à l'intérieur de la conception
et l'intégrer dans leur tu sais
leur base
euh plateforme de robot
ouais et j'imagine que concevoir ça
pour qu'il puisse fonctionner sur usb, puis
travailler dans les contraintes de puissance de
euh ce que le câble usb peut
sortie et aussi ce que l'ordinateur et
tout ce qui l'alimente
peut réellement donner à ce câble USB
vous a forcé les gars à faire le design
très spécialisé pour travailler hors usb
y a-t-il eu des compromis que vous
faire et que peut-être
comme vous le voyez pour certaines de ces entreprises
qui essaient d'intégrer ce
en une seule cohésion
produit qui n'a pas ces
limites
ouais je pense que si tu le regardes comme
d'une conception
Philosophie Intel voulait construire
une très haute performance une profondeur informatique
caméra
ça te donnerait une très bonne qualité
profondeur
avec un asic qui fait tout le
calculs au bord donc fondamentalement
vous êtes capable de faire tout ce travail à l'intérieur
l'appareil photo
puis transférer les données et et nous nous
avoir une large gamme de fréquences d'images
et résolutions disponibles afin que vous puissiez
peut vraiment
vous accordez en quelque sorte ce que vous recevez
au niveau du système euh en fonction de votre
exigences donc en utilisant l'usb
bande passante évidemment
tu sais aller sur usb il y en a d'autres toi
connaître la bande passante, vous faites des compromis
comme pour Ethernet, vous pouvez avoir un
un compromis et une résolution afin que nous ayons
clients qui achètent notre
nos caméras les intègrent dans un
boîtier ethernet pour certains
applications industrielles euh nous voyons
cela, mais il y a des compromis sur
résolution donc
c'est vraiment vous savez que vous regardez le
finir
l'utilisateur ou le fabricant du robot cherchera
à lui et dire
bien qu'ai-je besoin de la scène comment
beaucoup d'informations ai-je besoin pour l'objet
reconnaître combien
détail ai-je besoin pour scanner une pièce
et construire vous savez une sorte de carte 3D
de cet environnement
ou pour faire du slam visuel quel genre de montant
de données ai-je besoin de quel type de cadre
évaluer quel genre de
résolution ai-je besoin de construire cette 3D
maquette
donc là donc nous l'avons construit exprès
avec un avec ce genre de flexibilité pour
vous savez augmenter ou diminuer la fréquence d'images
ou alors
ajustez la résolution vers le haut ou vers le bas et par
le gardant
dans ce mode d'alimentation USB, nous sommes en mesure de
faire tout ça à la limite et encore
gardez-le à une puissance très faible que vous connaissez 150 à
300 milliwatts, je veux dire que vous regardez
un très faible
dispositif d'alimentation et parce que nous faisons le
En traitement
dans cet asic, vous n'avez pas vraiment besoin d'un
un processeur graphique très haut de gamme à
le niveau du système
pour faire ce travail et je pense que vous regarderez
à un autre
solutions sur le marché où vous êtes
essayer d'extraire des données
tu es tu es en train de taxer votre
système avec un très vous savez un haut de gamme
processeur ou moteur graphique
pour faire ce calcul que nous sommes
en train de faire dans la caméra
et donc realsense a vraiment fait
excellent travail à
l'intégration du matériel et des logiciels et
puis sortie que
sur un format commun
maintenant comment l'apprentissage automatique et l'IA s'adaptent-ils
dans cette histoire au vrai sens
ouais je pense que l'une des choses qui
évidemment
comme nous avons parlé à nos partenaires euh il y a
beaucoup de travail
dans les moteurs et les machines d'inférence IA
l'apprentissage se passe à l'intérieur
l'industrie se passe au sein d'un intel
et
euh avec nos caméras le le
la capacité de faire tout cela
traitement très rapide au bord
active vraiment le système distant
faire des déductions et prendre des décisions
à la volée parce que vous obtenez ceci
traitement des données à la périphérie
il se prête donc à une large gamme
d'applications d'IA et d'apprentissage automatique

vous savez que le robot peut bien sûr corriger
que ce soit un drone
voler porter des jugements que vous connaissez sur
à grande vitesse ou tu sais essayer
pour déterminer où atterrir
tu peux savoir utiliser sa profondeur euh
informations pour prendre une décision sur vous
connaître des endroits sûrs pour atterrir ou
comment aborder ou comment éviter un
obstacle et
euh donc ces choses arrivent mais nous
voir aussi beaucoup de
travailler avec des entreprises qui
faire cela en exécutant des algorithmes pour
détection d'objets et dans la robotique
espace
vous savez si vous regardez le commerce électronique
il y a un important à cause de vous
connaissent une croissance importante notamment avec
coven
d'entre vous connaissent le e-commerce et la commande sur
chez vous et vous faire livrer vos affaires
bureau à domicile
il y a eu une poussée significative sur la façon dont
améliorons-nous
le euh la performance de
euh bras robotisés pour la cueillette et je
pense
une partie de cela est d'activer la machine
avoir euh la capacité de faire un
décision basée sur ce qu'il y a dans un bac
d'accord sachant que l'apprentissage automatique et
formation
et il y a des algorithmes d'entraînement que vous connaissez
ont construit plus
tu sais motif répétitif répétitif
euh utiliser
et euh et et et et
euh genre d'application ou d'ensembles de données qui
qui peuvent avoir été achetés ou formés
dans
l'un de nos nos partenaires qui peut permettre
un robot pick and place pour faire mieux
décisions, puis
tu sais que nous avons des entreprises comme euh toi
connaître la robotique de droite qui
regardent comment pouvons-nous utiliser un travail
multiplicateur et pouvoir utiliser
vous connaissez une personne pour en diriger plusieurs
bras robotisés et
et au fur et à mesure que vous améliorez votre entraînement
algorithmes, vous améliorez également le
l'efficacité de ces bras robotisés pour faire
les décisions
qui peut alors discerner les objets dans un bac
reconnaître les emplacements
et regardez comment emballer au mieux vous savez
quelque chose pour l'expédition et qui serait
permettre à un opérateur
tu sais en quelque sorte superviser plusieurs
écrans et
et s'il y a un problème c'est bon
je vois que ce bras robotique a un
problème avec ce nouvel objet qui arrive
dans
le test bien nous devons faire un peu plus
formation sur cet objet particulier afin
son
il permet à l'opérateur d'identifier ensuite
des choses qui sont
gênant pour le bras robotique de faire un
décision
et ensuite comment l'aborder comment comment
ramasser quelque chose comment
vous savez discerner un objet du
autre
c'est quelque chose que l'apprentissage automatique je
penser entre définitivement en jeu et
ensuite
Je pense que les bras robotiques et juste le
tu connais le genre de
l'escalade de la demande de commerce électronique a
vraiment motivé
comment améliorer l'efficacité dans ce
algorithmes d'apprentissage automatique pour vraiment
entraîner le bras à être plus efficace
et et
et vous offre une meilleure efficacité
tout au long de la chaîne d'approvisionnement et c'est
l'une des choses que je pense quand nous
nous avons commencé, vous savez, à travailler sur certains
ces candidatures
nous avons vu qu'il y a un effet d'entraînement d'accord si
vous pouvez améliorer l'efficacité au
choisissez et jouez bien l'espace tout d'un coup
alors vous devez améliorer l'efficacité sur
déplacer ceux que vous connaissez des boîtes pleines
avec des robots et
maintenant vos robots amr deviennent un
beaucoup
plus concentré vous savez effort sur comment faire
nous d'accord, comment pouvons-nous améliorer l'amr
éloignez-vous de vous connaissez les balises libérales ou
des lignes guidées et des véhicules guidés vers un
véhicules autonomes qui peuvent effectivement
aller plus vite et prendre des décisions euh
et et vous savez plus en toute sécurité comment arrêter
rapidement
si vous connaissez quelqu'un ou quelqu'un
autre
l'objet entre dans vous connaissez une zone où
elles ou ils
senti qu'ils pouvaient se déplacer en toute sécurité alors je
penser à l'apprentissage automatique
probablement une réponse longue à votre
question je pense que nous voyons
ça bouillonne dans certaines utilisations
cas
où hé ces algorithmes d'entraînement sont
vraiment livrer
valeur non seulement pour la robotique
fabricant
mais au client final qui en fin de compte
dit hey voici le roi que je reçois
en investissant dans ces robots pour que le vrai
gamme de produits sens
est-ce génial pour pouvoir taguer
vous avez vos données de profondeur
en plus des données vidéo, vous pouvez
utilisez-le pour entraîner et marquer ces ml
algorithmes
êtes-vous également en train de développer ces
algorithmes
en interne puis les faire rester
Disponible publiquement
pour quelqu'un qui fait du prototypage et ils
veulent leur caméra de profondeur mais ils ont aussi
vouloir
exécuter des algorithmes standard dessus
détection d'objets reconnaissance faciale
sans avoir à reconstruire la roue ou
parcourir beaucoup de documentation bien sûr
ouais je pense que l'une des choses l'une de
les choses difficiles dans l'industrie
est-ce
ensembles de données et et la réalité est que nous
acheter nous-mêmes des ensembles de données pour aider à former
algorithmes pour
certaines applications et l'un des
les défis ne sont pas
quelque chose que nous pouvons transmettre publiquement
donc nous acquérons un ensemble de données que nous
l'utiliser dans un algorithme et par exemple
nous avons lancé euh commençant cette année
une caméra d'authentification faciale bien partie
du dernier
quelques années de travail a été nous avons eu
euh nous avons vu une utilisation accrue de notre
la norme
en fait le d415 qui est le
euh un peu moins cher euh
appareil photo que le d435 et ce produit
vient dans la liste de 149 dollars contre 179
liste des d435
cette caméra dans sa forme de module à nouveau
pour une nouvelle réduction des coûts
et avec son volet roulant il a un
très bonnes performances à
cette courte portée, nous l'avons trouvé
commencer à voir une augmentation significative de
utiliser
dans les applications d'authentification faciale
avec un logiciel fa tiers
bien Intel Realsense à l'époque avait
déjà travaillé sur
euh logiciel d'authentification faciale pour un
client
qui cherche à utiliser notre vous savez
appareils photo
dans les serrures de porte résidentielles, donc nous
a débuté
en partenariat avec eux et et réalisé
d'accord pour nous vraiment
construire cela, nous avons vraiment besoin de
genre de construire des ensembles de données et vous savez
acheter des ensembles de données
et tu sais tester tu connais un large
intervalle
gamme d'ethnies et vous savez genre
de
vous savez et en capturant des données dans tous
faible luminosité pas de lumière vive vous éclaire
connaître les conditions de rétroéclairage
c'est une tâche assez ardue donc finie
quelques années nous avons investi beaucoup de temps
collecte de données nous-mêmes vous connaissez avec
des dizaines de milliers d'entre vous savent
individus à travers le monde de
différentes ethnies
pour construire un algorithme dans notre
caméra d'authentification faciale donc au
au début tu sais
2021 nous avons lancé le vrai sens intérieur
identifiant
qui est un soin du visage sur l'appareil
authentification
caméra avec un algorithme intégré au
produit, donc dans ce cas, nous avons investi un
beaucoup de temps et d'efforts
pour construire un produit qui est un
très très haute performance euh très faible
coût faible puissance
mais dispose également d'un anti-usurpation d'identité important
et une partie de l'anti-usurpation est
bâtiment qui
ensemble de données et c'est vraiment une IP de base
à notre appareil, ces données sont
quelque chose que
vous trouverez la plupart des entreprises qui sont
Faire
la reconnaissance d'objet ou faciale
authentification
ils ne publient pas ces ensembles de données
vous connaissez
pour le public car il y a ip et
et beaucoup de temps et d'argent investis
pour construire cet ensemble de données
donc je pense que c'est quelque chose que je pense
tu verras il y a beaucoup d'universités
là-bas qui ont
ensembles de données disponibles pour l'objet
reconnaissance à nouveau vous finissez par l'acheter
ou alors
y accéder, mais l'un des
stipulations est si vous l'utilisez pour
entraînez votre système
est-ce que vous n'allez pas monétiser cet ensemble
ou tu ne vas pas savoir
il faut vraiment y retourner
universités et recherchez
vous savez ce qui est possible pour vous connaissez un
démarrage ou un
euh tu connais un chercheur individuel
quels ensembles de données sont disponibles
vous savez de la communauté edu que
force
vous permettre de faire quelques préliminaires
travail mais je pense
euh pour nous euh tu sais aujourd'hui
nous avons beaucoup de partenaires qui font
orientation objet très
euh avec nos caméras et ils sont l'un des
leur ips de base est l'ensemble de données qu'ils ont construit
vous savez que cela leur permet de s'améliorer et
régler cette reconnaissance d'objet
donc les algorithmes euh qui sont les
les résultats du ml peuvent être
exécuté et remis au consommateur, mais l'accès
à cet ensemble de données qui est le
mine d'or qui est gardée séparée ouais je
pense si tu si
nous regardons nos partenaires qui font
reconnaissance d'objets et d'autres
euh euh des applications qui
ils sont vous connaissez la formation de l'appareil
avec leur ensemble de données et et ils ne le font pas
vous savez partager cela publiquement
donc je pense que c'est c'est vraiment l'un des
ces choses où je pense pendant que nous regardons
avant
nous avons fait du travail avec des robots euh dans
entrepôts pour
gestion des stocks euh et euh
poids volumétrique réel pour
mesure pour
logistique et facturation et expédition et
dans ce
exemple vous savez robert peut un robot peut
allez scanner une étagère et dites
ok ce numéro sku tu connais un deux
Trois
cette taille est-elle basée sur cette palette
il y a 23
vous connaissez des boîtes dedans pour qu'un robot puisse
viens faire l'inventaire
avec ça mais nous avons dû l'entraîner avec
un algorithme donc quand on passe à un
à un entrepôt partenaire, nous sommes en fait
construire un jeu de données
unique à eux, nous sommes donc dans le
entrepôt pour lequel nous les avons déployés
dire inspection entrante tout nouveau sku
entre
c'est scanné nous avons un tu connais un
monté nous pouvons avoir un bureau monté
appareil qui ou
ou un appareil monté sur table qui est
scanner tu sais
paquets individuels nous pouvons avoir une cage
balayage
euh et nous utilisons réellement nous avons un lidar
caméra
qui a une très bonne fidélité des bords c'est
été utilisé dans ce
espace notre produit lidar l515 que nous avons
a publié un
logiciel de poids dimensionnel et maintenant ceci
un logiciel de dimensionnement est disponible
sur notre site Web à titre d'essai
pour que les gens puissent le ramasser et le regarder
et comment puis-je savoir
euh tu connais bien la facturation volumétrique toi
peut l'utiliser pour un très très rapide
instantané mettre un paquet a euh dessus sur le
tableau
et utilisez notre appareil photo pour jeter un coup d'œil rapide
à elle et vous savez vous donner le volume
pour pour cela légal pour la facturation commerciale et
donc
dans ce cas, vous savez que nous pouvons
reconnaître la taille et la forme d'un
fausser
et nous pouvons construire une base de données d'un
particulier
client pour leur entrepôt de tous les
skus ils maintiennent
alors ils peuvent à leur tour utiliser ce que vous savez
utiliser prendre cet algorithme
qui a été formé autour de leur unique
skus et avoir un robot
maintenant faire l'inventaire savez-vous réorganiser
fais
euh une sorte de bâtiment volumétrique comme
les choses vont être chargées sur un
un camion
donc il y a beaucoup d'utilisation intéressante
cas mais dans un sens
l'une des choses que nous permettons
avec ce logiciel dimensionnel est
le client de construire son propre euh genre
de
ensemble de données celui de leur appareil de leur
propre unique
vous connaissez des produits qui leur permettent de
Avance
avec une large gamme d'applications et
et nous voyons en fait que vous connaissez des clients
venir et dire d'accord c'est
c'est super et maintenant je veux faire je suis
déplacer beaucoup de choses sur le convoyeur
ceintures pouvez-vous regarder cela afin que nous ayons un
beaucoup de
vous connaissez des idées créatives à venir
hors de la dimension initiale
système de facturation au poids
maintenant c'est un système de contrôle d'inventaire mais il
est dans un sens
vous savez construire un ensemble de données autour d'un
unique
tu connais le client euh tu sais en quelque sorte
um environnement et donc nous voyons notre
caméras utilisées dans ce cas
et et pour nous c'est nous permettons au
client pour créer cet ensemble de données
au fil du temps en capturant l'utilisation de l'information
de nos caméras
ouais tellement vrai a été immensément
impactant pour
le marché du droit de reconstruction 3d
et
cela ressemble toujours à un champ qui a un
beaucoup d'espace pour grandir et devenir plus
monnaie courante dans les offres de produits
par diverses entreprises que feriez-vous comment
pourriez-vous décrire l'état actuel de
ce marché et où il se développera
ouais je pense que nous voyons qu'il y a
il y a un certain nombre de partenaires que vous connaissez
modifié
comme les produits scalaires qui en construisent
euh des appareils portables intéressants que nous avons
obtenu d'autres entreprises qui sont
euh tu sais faire euh genre de 3d
reconstruction
d'inspection afin qu'ils puissent entrer dans un
un environnement après un tremblement de terre et
faire des inspections
de structures comme les ponts et
et viaducs et rechercher des
fissures dans le béton
et ils font une 3D très détaillée
analyse
et aujourd'hui, une grande partie utilise notre
caméras stéréo qui fonctionnent
très bien à l'intérieur et à l'extérieur on voit
d'autres font le lidar actuel
offrir le l515 est
comme je l'ai dit c'est très bien pour ce bord
fidélité dans le bâtiment
c'est aussi très bon pour numériser à partir de
à distance
mais aujourd'hui c'est que l515 est un indoor
seul produit donc si vous faites
Rick et tu connais la reconstruction à l'intérieur
d'un
d'une maison ou d'un environnement intérieur
lidar fonctionne très bien et et je suppose
encore une fois, nous regardons vers l'avenir comment
étendons-nous
tu connais l'utilisation de ce briquet
au-delà parce que si vous regardez
encore une fois il y a beaucoup de très haut
lidar extérieur performant qui est
très cher tu sais cinq dix
mille dollars et nous parlons de
un 349
dispositif lidar qui est euh vous donne
excellentes données de profondeur
tu sais en cela tu sais tu sais
vers l'avant euh genre de portée de neuf mètres
et euh donc ouais chambre les inconvénients
reconstruction dont tu parles nous
voir
nouvelle construction euh euh un peu euh
maison immobilier type d'applications nous
ont en fait
certains policiers l'utilisent pour une scène de crime
reconstruction
euh donc nous voyons ces choses venir et
nous avons un
société l'utilisant pour des navires pour
inspection
de euh vous savez une sorte de structure
inspection et vous savez juste même juste
entretien car cette zone a été peinte
vous savez, y a-t-il des fissures ou
écaillage de la peinture lors de la numérisation
alors qu'ils marchent avec un ordinateur de poche
scanner
euh la structure d'un navire ou d'un pétrole
domaine
vous cherchez vous connaissez le potentiel
les risques d'entretien sur
des tuyaux et des choses donc nous avons
les entreprises qui regardent
faire euh travailler avec des drones pour le terrain
inspection
euh scanner avec des tablettes ou des robots
pour les sites et je pense que c'est comme toi
a indiqué que c'est une sorte de
c'est un espace émergent euh et on voit
un certain nombre de clients construisant ces
ces ordinateurs de poche ou
appareils uh montés sur robot pour le
application mais je pense que c'est un
c'est un c'est encore un stade précoce dans
que nous
si nous regardons nos cas d'utilisation, vous savez
la robotique est
de loin le cas d'utilisation dominant, je pense que si
vous renoncez à l'authentification faciale
C'est un autre cas d'utilisation très important pour nous
nous voyons
vous savez déployé en point de vente atm
systèmes dans le monde
les gens commencent à utiliser le visage
authentification euh porte
euh genre de contrôle d'accès d'entreprise
à la place du
vous connaissez les badges dans lesquels vous badgez
vous êtes maintenant les gens scannent les visages comme
ils franchissent les portes
et on le voit déployé dans le résidentiel
serrures à la maison et nous avons déjà lancé
certains blocs résidentiels avec
partenaires en Chine
nous les voyons venir à vous connaissez le
reste du monde
au fil du temps euh pour l'authentification faciale
donc c'est un peu la deuxième
grand seau de cas d'utilisation et puis euh
ensuite est la numérisation de sorte que la numérisation
tu parles tu sais que nous voyons
tu sais que la salle de scannage du corps scanne euh
vous connaissez
inspection euh vous savez et menu
construction
type de numérisation que nous avons des clients
l'utiliser pour
scanner un corps en avatars pour
pour les jeux euh nous voyons des clubs de santé euh
scanner vous savez faire un vous complet
connaître 360 ​​scan d'une personne pour vous regarder
connaître
comment leurs pouces se réduisent au cours de la
cours de leur entraînement ou comment leur
les muscles se dilatent
ce sont donc des zones où la numérisation est
commence à être utilisé
et nous voyons également une interaction de reconnaissance
comme un autre
vous connaissez un grand cas d'utilisation pour nous et et
que je pense celui-là quand tu regardes
scanner je pense que c'est c'est c'est un c'est
c'est en train d'émerger je pense que la reconnaissance
l'interaction est un plus grand espace pour nous
aujourd'hui
parce que nous le voyons dans euh euh éducatif
affiche
affichages interactifs où k à 12
vous connaissez l'éducation où surtout dans
le tu sais k
à travers uh huit uh tu connais les écoles
autour du monde
où ils mettent une inscription numérique
une de nos caméras en haut
il y a un certain nombre d'entreprises qui font
ces programmes éducatifs où les enfants
avoir vraiment un jeu interactif pour apprendre
langue ou maths
avec vous savez en utilisant la reconnaissance gestuelle
avec ce signe numérique aussi
avec le récent coping 19 genre de
inquiétudes concernant
virus de transfert euh les écrans tactiles ont
obtenu beaucoup de
préoccupation d'un certain nombre de nos
les clients utilisent donc nos caméras pour genre
de mettre un
écran virtuel devant une touche
l'écran afin que vous puissiez ensuite
approchez-vous mais ne le touchez pas et toujours
avoir le même
interaction utilisateur d'un écran tactile et
tu t'approches peut-être d'un vert
le point apparaît et il vous reconnaît juste
sélectionné que
article de restauration rapide particulier que nous voyons que nous sommes
commencer à voir ceux
start to be deployed so i think
recognition interaction is an area where
it’s kind of a broad area because it’s
ceux
interactions with digital signs
interactive with kiosks or
displays but also retail analytics is a
big growth area where people are
mounting
cameras in the ceiling just to track uh
you know customer flow or
customer movement through a department
store to just
to understand you know how they should
lay things out or we also have the
kind of the pay-as-you-go you know the
cashier-less store
where a lot of our cameras are mounted
in the ceiling and customers are able to
you know walk through grab an item and
the camera depth camera can know hey
that was you know shelf number three
and other cameras can triangulate and
say yes that’s the item that was picked
et
charge you as you go out the door so we
see
you know that retail analytics uh the
pointless
you know kind of that the the the uh the
facial authentication
robotics of course is still the biggest
growth you know spot force and the
biggest you know
use case for our products but we see
these other ones starting to to emerge
and i think the
the question you asked about machine
learning i think there’s definitely
a number of customers who are looking at
how can we get more intelligence
at the edge and how can we do more
decision making at the edge and that may
come with you know
surveillance cameras trying to discern
is that a human being or an animal
that’s walking across that
you know yard or is it in a warehouse is
this
you know robot that’s moving along as a
security guard make a decision
is there any you know other movement the
area that’s not
typical is there a person you know a
human being you know enter the
environment where they
we don’t expect one so having a depth
camera
that can make a decision at the edge and
send an alert up rather than
24-hour video feed of everything well
here’s the one
moment that we see something out of the
ordinary make a decision and send that
up so
adding more intelligence to the edge i
think is something that you’ll see
coming
and i i think you know your machine
learning question i think is really
how does the how do we put more
intelligence at the edge of something
we’re still investigating as
as as an industry and i think you’ll see
you know advances coming along along the
way there
awesome and last question for you sure
what’s top of mind for you
at real sense i think when at real sense
obviously
the way we’ve designed uh the cameras is
that
you know we’re gonna ensure that it’s
future proof so if you build
you know something around one of our
cameras and you decide yeah i really
need to
go longer range i really you know need
to move from stereo to lidar for this
application
the development work you’ve done is is
future proof that it’s going to
plug and play with the next camera and
that’s so for us as we look to the next
generation
uh you know this year we launched uh you
know
the um the facial authentication kind of
an extension
of use of depth to to provide
anti-spoofing in that face the kind of
facial authentication space we’ve also
launched a touchless control software so
we’re looking at how do we augment
and enhance the the offerings with
software and other
maybe algorithms that can enable our our
partners to build
you know unique solutions on top of but
we’re also having
have extended the the the cameras range
we introduced a d455 which gives you
kind of instead of a three meter range
you’re now at a six meter range and so
we’re continuing to look at
how do we improve the performance at
distance how can we make
you know let your robot move faster the
further you can see the
faster you can make a decision on when
you need to stop so
maybe you can move a little faster and
if you you’ve got that little bit
longer range so i think we’re continuing
you know to look
and to work with our customers on their
particular
new concerns whether they’re looking at
alternative interfaces
longer range or other
other things that they can think of you
know for example calibration
has been an issue with stereo cameras of
the year so intel worked on
a self calibration so we have health
check
that our cameras can do on their own so
the camera can calibrate itself
you know res so we’ve given
over time as we work with our customers
we see hey what challenges are you
having
and how can intel help you you know uh
you know ease your support requirements
uh on the use of depth cameras since
that’s really a goal for us is
not only to extend the portfolio but how
do we improve
the current you know cameras to ensure
it’s easier for the robotics customers
to be able to
adopt our solution and uh and improve
the performance of their end device
which we want to be the computer vision
experts
to enable that that customer to be the
robotics expert
awesome thank you very much for speaking
with us today yeah about it was
definitely uh appreciate the the chance
to get here
then and uh join the podcast and i look
forward to uh
to watching many more uh episodes of
your podcast in the future
thank you very much see ya okay thank
you take care
we hope you enjoyed listening to joel
hagberg discuss the latest updates from
intel realsense
there’s plenty more to discover at
robohub.org forward slash
podcast including information about how
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our next episode will air in two weeks
time until then
goodbye

All audio interviews are transcribed and edited for clarity with great care, however, we cannot assume responsibility for their accuracy.



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Pourquoi confectionner un magasin en ligne ?

Un site e-commerce donne l’occasion de se lancer à moindres frais chez rapport aux entreprises classiques. De plus, vous avez la possibilité vous lancer autrement rapidement. La gestion d’un lieu e-commerce ne demande pas de présence physique à un endroit précis, sauf peut-être quant au stockage et la préparation des commandes que vous pouvez tout à fait externaliser, mais également mieux si vous ne possédez pas de approvisionnement (on en parlera plus tardivement dans l’article).