플리어 파이어플라이 카메라, 인텔 모비디우스 미리어드 2 VPU 탑재로 심층 신경 네트워크 통한 추론 가능

딥러닝 기능이 탑재된 파이어플라이 카메라(사진:플리어 시스템 관련 홈페이지 캡처)
딥러닝 기능이 탑재된 파이어 플라이(FLIR Firefly®) 카메라(사진:플리어 시스템 관련 홈페이지 캡처)

카메라가 포착한 영상을 자동적으로 인공지능이 스스로 분석하는 일은 매우 흥미롭다. 생산현장의 물품의 검사와 자동생성 기능을 함께 가진 카메라를 사용하는 임베디드 및 핸드 헬드 시스템에 이상적인 소형 및 저전력 애플리케이션 구현이 가능해질 것으로 보인다.

업계 최초로 플리어 시스템(FLIR Systems)이 딥러닝 기능이 있는 머신비전(machine vision) 카메라인 플리어 파이어플라이(FLIR Firefly®) 카메라군을 18일(현지시각) 발표했다. 이 카메라는 인텔 모비디우스 미리어드 2(Movidius™ Myriad™ 2) 비전 프로세싱 유닛(VPU)을 탑재했으며, 플리어 파이어플라이는 영상 분석 전문인들이 딥러닝 기능을 사용해 보다 정확한 판단을 내려서 시스템을 더 빠르고 쉽게 개발하도록 하기 위해 설계됐다. (아래는 FLIR Firefly® 카메라 소개 영상)

기존의 전통적인 규칙 기반 소프트웨어는 바코드 판독이나 제조된 부품이 사양에 맞는지를 확인하는 등 복잡하지 않은 작업에 적합하다. 플리어 파이어플라이는 딥러닝 기능이 있는 새롭고 보다 낮은 비용으로 이러한 시스템을 설계할 수 있게 됐으며, 머신비전 플랫폼을 결합해 안면을 인식하거나 태양 전지판의 품질을 분류하는 등의 복잡하고 주관적인 문제를 처리할 수 있다. 
  
또한 인텔 모비디우스 미리어드 2 VPU의 첨단 기능을 압축된 소형의 저전력 카메라에 탑재해 내장형 시스템과 포켓용 시스템에 적합하다. 기계 제조업체들은 학습 받은 신경 네트워크를 VPU가 통합된 파이어플라이에 직접 로딩할 수 있으며, 이는 인텔의 모비디우스 뉴럴 컴퓨트 스틱(Movidius Neural Compute Stick) 사용자들은 기존 네트워크를 파이어플라이에 직접 쉽게 설치할 수 있다. 이 제품은 디자인이 이처럼 독특해서 시스템의 크기를 줄이고 속도와 신뢰성, 전력 효율성, 보안 등을 향상시킨다. 
  
 

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