더 스마트한 에지가 2019년에 새로운 컴퓨터 비전 애플리케이션을 촉발할 이유

2018년에는 컴퓨터 비전 기능이 크게 발전했습니다. 객체 감지 및 얼굴 인식의 정확도는 계속 향상되고 있으며 컨볼루션 및 순환 신경망을 비롯한 최첨단 딥 러닝 기술을 기반으로 쉽게 사용할 수 있는 옵션의 수가 계속해서 증가하고 있습니다. 개선에는 비용이 수반됩니다. 즉, 기술의 복잡성과 처리 요구 사항이 증가합니다. 예를 들어 인기 있는 객체 인식 모델인 YOLOV3에는 이전 버전보다 두 배 이상 늘어난 106개 레이어의 완전한 컨볼루션 기반 아키텍처가 있습니다. RetinaNet 및 SSD 변형과 같은 다른 모델도 정확도에서 엄청난 발전을 보여주지만 다시 복잡성이 증가하고 성능이 저하됩니다.

새로운 수요 충족

고급 컴퓨터 비전 기술의 복잡성과 계산 요구 사항이 증가하는 동안 증가하는 고해상도 라이브 비디오 스트림에 대해 이러한 기술을 적용해야 하는 요구가 있습니다. 사전 예방적 인텔리전스를 제공할 것이라는 기대와 함께 비디오 감시 카메라의 수가 급격히 증가하고 있습니다. 수동적 비디오 시스템은 더 이상 충분하지 않습니다. 카메라는 간단히 말해서 훨씬 더 똑똑해야 합니다.

고급 기계 학습 기술을 출시하는 현실은 구현에 대한 새로운 사고 방식을 필요로 합니다. 처리를 위해 전체 해상도 비디오를 클라우드로 스트리밍하는 것은 엄청나게 비싸고 너무 많은 대역폭이 필요하며 높은 대기 시간을 초래합니다. 많은 수의 고성능 서버를 현장에 배치하는 것은 고유한 문제 세트를 가지고 있으며, 귀중한 공간과 전력이 많이 필요하며, 많은 수의 카메라에 배포하려고 할 때 엄청난 비용이 들 수 있습니다. 또한 데이터 활용이 점점 더 중요해지는 다중 위치 환경을 다루는 현실을 다루지 않습니다. 1개 또는 2개의 카메라에서 라이브 비디오를 처리하는 것이 한 가지입니다. 종종 제한된 리소스로 하나 이상의 위치에서 수백 대의 카메라에서 실시간으로 비디오를 처리하려면 완전히 다르게 생각해야 합니다.

솔루션:최첨단 비디오

답은 가장자리에 있습니다. 인텔리전스를 엣지에 배치하면 워크로드를 여러 장치에 분산할 수 있습니다. 이는 카메라 자체에 더 강력한 처리 기능을 내장하거나 카메라와 클라우드 사이에 위치하는 고효율 에지 어플라이언스를 추가하는 것을 의미할 수 있습니다. 이를 가능하게 하기 위해 회사는 빠르고 전력 효율적인 특수 AI 프로세서를 출시하기 시작했습니다. Nvidia는 임베디드 장치에서 실시간 추론을 수행하기 위해 Jetson 시리즈의 여러 모듈을 출시했으며 Intel은 Movidius 인수를 통해 Myriad 시리즈 프로세서와 신경 컴퓨팅 스틱을 제공합니다. 또한 지난 몇 년 동안 저비용, 고성능 딥 러닝 처리 기능을 제공하는 차세대 칩 회사에 막대한 투자자 자금이 투입되었습니다. Mythic, Graphcore 및 기타 회사와 같은 회사는 벤처 자금으로 수억 달러를 받았습니다. 최근에는 구글과 아마존도 자체 엣지 프로세싱 칩을 발표했다. 이는 에지에서 머신 러닝 처리의 중요성에 대해 두 개의 순수 플레이 클라우드 회사가 놀라운 인정을 한 것입니다.

향후 예정

에지 기반 처리는 완전히 새로운 종류의 실시간 인텔리전스를 가능하게 합니다. 현재 수동형 비디오 레코더가 곧 수영장에서 익사할 위험이 있는 어린이, 학교 근처에서 무기를 감지하거나 열쇠가 없는 직원의 문을 열어주는 어린이를 감시할 것입니다. 그들은 제조 라인의 결함을 찾고, 안전 장비를 착용하지 않은 작업자를 찾고, 흐름을 최적화하고 대기 시간을 줄이기 위해 소매 환경에서 사람들이 어떻게 움직이는지 배울 것입니다. 카메라는 마침내 실시간으로 실행 가능한 데이터를 제공할 것입니다. 보안, 제조 신뢰성, 매장 내 쇼핑객 만족도 및 안전을 향상시키는 능력이 크게 향상될 것입니다.

10억 대가 넘는 카메라가 배포되고 다음 10억 대가 배포될 준비가 되어 있는 에지 프로세싱은 마침내 카메라를 스마트하게 만들 수 있는 잠재력을 제공합니다.

이미 기업들은 실시간으로 사람과 패턴을 식별할 수 있는 기능을 제공할 수 있는 Kogniz와 같은 비디오 인텔리전스 서비스 제공업체를 찾을 수 있습니다. Kogniz 접근 방식을 통해 서비스는 독립형 카메라와 기존 IP 카메라용 어댑터를 포함한 에지 기반 어플라이언스를 활용하여 최소한의 인프라로 주문형 배포를 허용합니다. Kogniz 솔루션은 무제한의 카메라와 모든 위치에서 작동합니다.

제드 퍼터만 Kogniz의 공동 CEO를 맡고 있습니다. Putterman은 VeriSign이 인수한 Snapcentric과 Mercury Interactive Corporation이 인수한 Allerez를 비롯한 여러 기술 회사를 설립했습니다. Putterman은 Oracle Corporation에서 경력을 시작하여 Sun Microsystems, SGI 및 Aspect Communications를 비롯한 대기업의 컨설턴트로 수년을 보냈습니다. 그는 University of California, Berkeley를 졸업했습니다.