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초분광 AI 솔루션
초분광 AI 솔루션 시스템 (Pleora AI Gateway
주요특징
- 다양한 타입의 카메라 호환 (RGB, 초분광, 스테레오 등)
- USB 3.0, GigE 등 다양한 인터페이스 제공
- 머신러닝 기반 학습 훈련 및 배포 단순화
- 실시간 프로세싱 기능
- Python 기반 Open CV, Tensorflow 등 오픈소스 프레임워크 기반 개발 기능
- PerClass와의 협업으로 개선된 초분광 솔루션 제공
AI Gateway 처리절차
시스템 사양
| 항 목 | 특 징 | 비 고 |
|---|---|---|
| GigE Vision Streaming | Video Streaming Input and Output over GbE | |
| GPU | NVIDIA Pascal 256GPU (1.3 TFLOPS) | 1x 2.0 HDMI Type A |
| CPU | 6-core ARM CPU | |
| Memory | 8GB | |
| Programming Language | Python | |
| Libraries | Open CV, TensorFlow, TensorRT, CUDA | |
| Ethernet | 5x Gigibit Ethernet ports (4x PoE 30W PSE IEEE802.3at) | |
| USB | 4x USB 3.0 Type-A, 1x USB 2.0 Micro-B OTG | |
| Serial Communications | 1x RS-485, 1x CAN 2.0b | |
| Size | 226.0 x 122.0 x 59.9 mm | |
| Temperature | Operating (0℃~70℃), Storage (-20℃~85℃) | 40℃ at 95% Humidity, Non-Condensing |
| Power | In (54V/2.78A), Consumption (15W) | NVIDIA System on Module without PoE |
AI 기반 영상 솔루션 (perClass - Mira)
주요특징
- 머신러닝 기반 영상처리 소프트웨어
- 복잡한 분석 없이 사용자 편의성에 초점을 맞춘 실시간 초분광 해석 소프트웨어 및 모듈 제공
- 다중 데이터큐브를 일괄 처리하고 결과를 이미지, 데이터셋, 스프레드시트 형식으로 출력
- 작물 / 광물 분류, 의약학 분석, 공항 수하물 처리, 철강 표면 결함 탐지 등 다양한 분야에 활용
perClass - Mira 처리절차
01Define classes of interest
02Automatic model-search
03Improve labeling
04Fine-tune performance
시스템 요구사항
| 항 목 | 요 구 사 항 | 데이터 포맷 |
|---|---|---|
| perClass Mira GUI | MS Windows 7-10, Linux 64-bit | ENVI(BIL, BIP, BSQ layouts, uint8, uint16, float, double precision data) Matlab .mat files Tiff files, one for each spectral bands |
| Optional NVIDIA GPU with CUDA9 and later or Open CL | ||
| perClass Mira Runtime DLL | Multi-core CPU and GPU acceleration | |
| MS Windows 64-bit (x86 and NVIDIA Jetson) |
