딥러닝을 이용한 실시간 영상 분석 처리와 AI 카메라 본체에 저전력 소형 고성능 AI를 위한 엔비디아 엣지 컴퓨팅용 플랫폼인 젯슨 TX2(Jetson TX2) 모듈을 탑재하고 복잡한 신경망 구축이 가능

에지 AI 카메라 'MRM-900' 출시
엣지 AI 카메라 'MRM-900' 출시(사진:에코모토)

에코못토(CEO 타쿠야 이리사와/TAKUYA IRISAWA, Ecomott Inc.)는 기존 자사 제품에 비해 딥러닝을 활용한 실시간 이미지 분석 성능을 약 2 배로 높인 신형 엣지 AI 카메라 'MRM-900-TX2' 카메라와 이미지 분석을 위한 학습 모델 구축 및 카메라에 대한 학습 모델 구축을 패키지화 한 'AI 카메라 PoC 프로그램'을 26일 출시했다.

AI 엣지카메라 'MRM-900'시리즈는 딥러닝을 이용한 실시간 영상 분석 처리와 AI 카메라 본체에 저전력 소형 고성능 AI를 위한 엔비디아 엣지 컴퓨팅용 플랫폼인 젯슨 TX2(Jetson TX2) 모듈을 탑재하고 복잡한 신경망 구축이 가능하며, 실시간 이미지 분석에서 개체를 인식할 때 반응 속도 향상과 동시에 인식 가능한 개체 수 증가 등 우수한 성능을 구현한다.

또한 2 종류의 통신 방식(PoE-LAN ​​· WiFi, LTE)와 카메라 케이스는 야외 유형(IP66 준수)과 실내 타입(IP3x 준수)의 조합에 의한 4 가지 케이스로 제공돼 설치 장소와 용도에 맞추어 최적의 구성을 선택할 수 있다.

젯슨 TX2 플랫폼(사진:본지DB)

한편, 엔비디아의 젯슨 임베디드 모듈은 초당 1테라플롭(TELOP)의 서버급 성능을 구현하며, 젯슨 TX2에서는 10와트 미만의 전력에서 2배의 인공지능 성능을 구현하며, 젯슨 TX2의 8GB 메모리 용량 덕분에, 심층 콘볼루션 신경망(CNN : Convolutional Neural Network) 기반의 레스넷(ResNet)과 같은 복잡한 네트워크에서도 최대 128까지 대형 배치 사이즈 실행이 가능하다. 이처럼 지연율이 감소되면, 고속 드론, 선박의 충돌 방지, 자동화 내비게이션 등 실시간에 가까운 반응성을 요구하는 애플리케이션에서도 딥러닝 추론 접근 방식이 활용될 수 있어 제조, 산업, 유통 분야의 IoT 플랫폼 구현과 로봇, 드론, 인공지능 스마트 카메라 등을 구현하는 데 활용된다.

참고로 젯슨 TX2 의 주요 사양은 ▶GPU 256개 코어, 엔비디아 파스칼(Pascal™) 아키텍처 기반 GPU 로 동급 최고의 성능 구현, ▶CPU 듀얼 64비트 엔비디아 덴버2(Denver 2), 쿼드(Quad) ARM® A57, ▶비디오 4K x 2K, 60fps 인코딩 및 디코딩 기능, ▶카메라 최대 6대의 카메라를 지원하는12 CSI레인, 레인 당 2.5 GB/s, ▶메모리 8GB LPDDR4, 58.3GB/s, ▶스토리지 32GB eMMC, ▶연결성 802.11ac WLAN, 블루투스, ▶네크워킹 1GB 이더넷, ▶운영체제 Linux for Tegra® 지원, ▶사이즈 50mm x 87mm.

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