コンピュータ･ビジョンでスマート･ストアを変革するには

エッジAIセンシング･キットの導入当初の目的は組み込みビジョン･インテリジェンスの能力を示すことで、デモのためのシナリオ第1号として果物の検出と計数が選ばれました。今回の使用用途は、正確なリアルタイム在庫管理が不可欠なスマート小売において、このテクノロジーの有効性を明確に示します。最初は食料品に注目したものの、基盤となるエッジAIビジョン･テクノロジーは、スマート･ホーム、スマート･シティ、在室監視、その他の状況認識オートメーション･システムなど幅広い分野に適用できます。

• エッジAIセンシング･プラットフォーム･ディスカバリ･キットでは、リアルタイムの物体検出と計数モデルのすべてをSTM32N6マイコン上で実行します。主なメリット：
• 在庫をリアルタイムで即座に可視化する、低遅延性能（通常、200ms未満）
• クラウド･サーバに依存しない完全なエッジ処理
• さまざまな照明や配置状態で複数の製品の種類を検出できるように学習したAIモデルによる正確性の向上
• 消費エネルギーの制約に抵触せずに連続監視を可能とする超低消費電力
• クラウド･サーバ、定期的なデータのコスト、タグ付けインフラの追加などを必要としない低運用コスト

5メガピクセルのカメラが高解像度の画像を取得し、それをイメージ･シグナル･プロセッサ（ISP）サブシステムが処理します。256 x 256にリサイズされた画像が、NPU（Neural-ARTアクセラレータ）に送られ、果物や手を検出します。バウンディング･ボックスの後処理により、果物を種類ごとに数え、果物に対する処置を検出します。イベントはイベント･コントローラによって管理され、タイムスタンプを付けて記録されます。これと並行して、ISPによって960 x 960の画像が生成され、これがH.264エンコーダによってビデオ･エンコーディングされたうえで、USBまたはWi-Fiを介してストリーム送信されます。リモート監視のためのテレメトリは、IoTコントローラが処理します。

この実物大模型に使われているセンサは、Sony IMX335 5MP RGBです。

• 入力：2592 x 1944
• IPSサイズ変換：960 x 960
• フレーム･レート：15FPS
  

アプリケーション固有の要件を満たせるように、E2IP社は各種センサを搭載したその他の拡張ボードを提供できます。