RC Modellauto

Verwendung eines Intel Neural Compute Stick 2 für Object Detection und Classification

Demonstration eines RC model autos

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Modellauto

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Hauptkomponenten

  • Raspberry Pi 4 - für die allgemeine Schnittstelle zwischen Benutzer und Demonstrator
  • Intel Neural Compute Stick 2 mit OpenVINO - für die Inferenz
  • Yolov3-tiny - Neural Network für Objekterkennung 

System Interaktion

Der RPi4 sendet Bilder von einer Kamera an den NCS2, der Wahrscheinlichkeiten und bounding boxes zurückgibt, die dem User in einem Browserfenster angezeigt werden sollen.

Ablauf des Programms des Demonstrator

Der Demonstrator kann über die Tastatur im Browser ferngesteuert werden. Das neuronale Netzwerk Yolov3-tiny ist für die Objekterkennung verantwortlich und läuft mit einer Bildrate von etwa 12 Bildern pro Sekunde, wobei die Openvino-API für die Inferenz verwendet wird.

Flow der Ansteuerung des Demonstrators

Power Profiling

Während der Entwicklung des Demonstrators wurde ein Konzept zur Messung des Stromverbrauchs des NCS2 während der Ausführung eines neuronalen Netzwerks entwickelt. Stromprofile, wie im Bild unten dargestellt, zeigen den Verbrauch jedes Layer des neuronalen Netzwerks an, mit der möglichen Aussicht auf gezielte Layertoptimierung für den Energieverbrauch.

Power profiel eines YOLO v3 tiny