マキシム Integrated ProductsのMAX78000超低電力ニューラルネットワークマイクロコントローラーは、Xailient独自のDetectumニューラルネットワークを使用して、ビデオと画像の顔を検出してローカライズします。 Xailientのニューラルネットワークは、従来の組み込みソリューションよりも250倍低い電力（わずか280マイクロジュール）を消費します。 推論ごとに12ミリ秒で、ネットワークはリアルタイムで実行され、エッジで利用可能な最も効率的な顔検出ソリューションよりも高速です。
Xailientのニューラルネットワークと組み合わせた同社のマイクロコントローラーは、低電力の「リスニング」モードを使用するハイブリッドエッジ/クラウドアプリケーションの全体的な電力効率とバッテリー寿命を向上させ、顔が検出されるとより複雑なシステムを起動します。
XailientのDetectumニューラルネットワークには、フォーカス、ズーム、ビジュアルウェイクワードテクノロジーが含まれており、従来のソフトウェアソリューションの76倍の速度で、同等以上の精度でビデオや画像の顔を検出してローカライズします。 さらに、柔軟なネットワークは、家畜の在庫と監視、駐車場の占有率、在庫レベルなど、顔認識以外のアプリケーションにも拡張できます。
「XailientDetectumニューラルネットワークを使用すると、MAX78000は分類とローカリゼーションの両方が可能であるため、画像またはビデオ内の顔を確認できるだけでなく、それらの顔が画像の視野内のどこにあるかを判断することもできます」とRobertMuchsel氏は述べています。マキシム・インテグレーテッド・フェローおよびMAX78000マイクロコントローラーのアーキテクト。 「高度なアプリケーションには、人、車両、物体のカウント、存在または障害物の検出、パスマッピングおよびフットフォールヒートマップが含まれます。」
「AI は炭素排出量第 XNUMX 位の産業になる軌道に乗っています」と Xailient の CTO で Xailient の Detectum ニューラル ネットワークの発明者であるシビー ヨハナンダン博士は述べています。 テクノロジー。 「従来のクラウド AI を使用する 14 台のレガシー インターネット プロトコル カメラを、Xailient のニューラル ネットワークと組み合わせた Maxim Integrated MAX78000 を搭載したエッジベースのカメラに置き換えることは、ガソリン車 XNUMX 台を道路から外すのと同等の二酸化炭素影響をもたらします。」