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DeepstreamでストリームAI処理する方法について | テクのまど
エッジでAIを動作させる仕組みが増えてきました。 AI動作が可能なエッジ機器としてはAI組込済のエッジ機器、RaspberryPi、FPGA、RISC-Vチップなど色々と選択肢があります。但し、現状では深層学習処理をしようとするとパフォーマンスの問題でGPUが前提となるケースがあります。 このケースに限ってはNVIDIA製のエッジ機器であるJetsonシリーズの使用が前提となります。 今回はNVIDIA製のエッジ機器である「Jetson Nano」上でDeepstreamを使ってストリーム処理で物体検出させる手順を記事にしたいと思います。 Jetsonとは何か？ Jetsonとは、NVIDIA社が製造・販売するGPUを備えた画像認識、機械学習や自動運転等を想定した組込み用のARMベースのシングルボードコンピュータシリーズです。 特徴としてはCUDAを搭載しているため、CUDAに対応したAI
東京都がローカル5G免許取得 中小企業に実験施設を提供
東京都はこのほど、5Gの電波を限られた地域で使う「ローカル5G」の無線局を開設するための免許を取得した。自治体では初。5G通信の実験ができる場を都内の中小企業などに提供する。 ローカル5Gは事業者が建物や敷地内に限り独自に設置できる5G通信システム。東京都は今秋をめどに、東京都立産業技術研究センター（江東区）内に5G通信の実験施設を開設。独自にローカル5G環境を構築するのが難しい中小企業やスタートアップなどの製品やサービスの開発を支援したい考え。 東京都は2月、東京大学及びNTT東日本とローカル5Gに関する協定を結び、通信技術の研究や検証などを始めている。 関連記事 東京都・東大・NTT東、ローカル5Gで協定 技術を検証、中小企業での活用促す 東京都と東京大学、NTT東日本が「ローカル5G」について協定を結んだ。通信技術の研究・検証や、応用できる分野の検討の他、中小企業による活用を後押しす
DeepStream SDKでリアルタイム動画認識からのLINE通知 - Qiita
DeepStream SDKで高速動画認識からのLINE通知 この記事は，ドコモアドベントカレンダー2019 7日目の記事です。 NTTドコモ サービスイノベーション部の酒井と申します。業務ではDeep Learningを用いた画像認識エンジンの研究開発、サービス化に取り組んでいます。今回は、GPUを使った動画認識高速化ツール「DeepStream SDK」を用いて、動画からの車検出を高速で行うとともに、結果をLINEに通知してみました。AIカメラ的な物を作って、監視カメラで人を検知したり、カメラ映像から違法駐車の検出などを行うなどに使える感じです。 Web上であまり事例の見つけられなかったDeepStream SDKとAMQPを用いたメッセージングにもチャレンジしました。 動機 近年、画像認識技術でのDeep Learning利用が広がるに連れ、動画データの画像認識も徐々に盛り上がって来
Linuxのネットワークスタックが遅すぎる？RustとXDPでパケット処理！
「Linuxのネットワークスタックが遅すぎる！」 詳細はわかりませんが、すごくエンジニアステージが高そうですね！ネットワークスタックの高速化は多くの前例があり、中途半端に試すと、周辺の詳しい人に一晩中、指導をうけるはめになりかねません。前例のないRustなら安心です。 典型的な高速化手法広く使われている高速化手法は、オペレーティングシステムのプロトコルスタックを使わずに、サーバアプリケーションが直接、NICにアクセスして、パケットを処理するというものです。Linuxの上で、FreeBSDのプロトコルスタックとサーバアプリケーションを統合するという、謎の組み合わせを運用しているクラウド事業者もいます。 上記の高速化手法のポイントの一つが、アプリケーションが、高速に、NICにアクセスするための手法です。たくさん提案されてきましたが、今回は、現在、人気があるXDPを使うことにします。聞いたことが
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セキュリティ的に意味なし “旧ノーマル”な職場にはびこる習慣、その名も「PPAP」を知っていますか
