 ST a développé une solution de compétition d'advance sur les détections des modèles d'advance sur les visuels des computers. Cette solution peut être déployée dans plusieurs places dans les buildings pour optimiser les conditions d'occupation et de livraison. Il s'étend sur une STM32H747I Discovery Board avec PECAM OMV et l'on a monté dans plusieurs places de ST Office pour vous montrer un petit demo aujourd'hui. Vous pouvez le voir dans cette corridor, mais cette caméra de résolution est capable de détecter les présences des modèles pour comprendre le documentaire d'advance sur les buildings. Le système était aussi placé devant une porte pour vérifier si les gens entrent ou vivent les rooms typiquement. Une marque grise est montée sur la droite du bord pour indiquer quand la location des modèles est émise et une marque grise montre quand les gens sont passés. Chaque personne est détectée et indiquée avec une marque grise qui émise l'application ou l'application d'advance sur les gens et il pourrait aussi être extensé pour vérifier si les gens entrent ou vivent, pour exemple. Il n'y a pas de place au système pour monitor la salle de café. C'est un peu plus difficile, car les gens ne vivent pas et peuvent être confusés avec les fenêtres. Le système a en fait produit plusieurs modèles d'advance et c'est up to the application to filter out the wrong ones. Ici, l'application est dédiée à la banquée d'advance en temps réel. Évidemment, dans l'application fin, si le but est d'accompagner les gens qui sont dans le salle de café, il y aura d'autres filtres à filtrer qui pourraient être faits pour faire cela plus stable. La détection est faite en temps réel, localement sur le bord, avec absolument pas d'activité. Cette aide à réduire la consommation expérimentale. Il y a aussi des systèmes du système qui sont plus robustes pour attaquer et la détection est laissée localement en temps réel. Vous pouvez imaginer que seulement le nombre de gens qui ont été détectés s'est montré par une nettoie basée et basée sur la consommation plutôt que de transmettre les sous-titres d'une vidéo pour être analysé régulièrement. Et juste pour le plaisir, nous avons joué avec le co-hanger pour montrer que le modèle est proprement trainé pour reconnaître les gens et que l'on est robuste pour des fenêtres simples. Si vous êtes intéressés à savoir plus ou à discuter sur votre projet de vision computer avec nous, n'hésitez pas à nous contacter sur www.h.ti.st.com