Plumerai
Plumerai bietet eine bahnbrechende KI-Software für die Erkennung von Menschen auf Kameras an. Die Lösung ermöglicht eine hochpräzise Menschen-Detektion auf der Edge durch die Ausführung leistungsfähiger ML auf kostengünstiger und energieeffizienter Hardware. Die Software von Plumerai ist in der Lage, auf nahezu jedem Kameragerät als Software-Update zu arbeiten und spart damit teure Edge-Computing-Chips und Cloud-Kosten. Mit einer US-Patentanmeldung für "Neuronale Netzwerksysteme und -methoden" und einem preisgekrönten Inferenz-Engine-Tool ist Plumerai ein Innovationsführer in der Branche.
Plumerai ist ein innovativer Anbieter von KI-Softwarelösungen für die Erkennung von Menschen auf Kameras. Die Herausforderung bei der Menschen-Detektion auf Kameras besteht darin, dass sie entweder eine performante KI-Chip auf jeder Kamera für Edge-Computing oder eine Verbindung zu einer KI auf der Cloud erfordert - beides mit erheblichen Nachteilen verbunden. Der Einsatz von performanten Chips auf jeder Kamera ist teuer (ab $30 pro Kamera), erfordert viel Strom und damit die Notwendigkeit von Stromkabeln, und die erhöhte Wärmeabgabe erfordert größere Kameras. Der Einsatz von KI in der Cloud ist ebenfalls teuer (~$20 pro Kamera und Jahr), erfordert viel Energie (~300 mW) und führt zu zusätzlicher Latenzzeit von ~1 Sekunde und Upload von ~2 Mbps pro Kamera, was das Wi-Fi verlangsamt. Außerdem legen Datenschutzgesetze Einschränkungen für Video-Streaming in der Cloud fest.
Plumerai's Lösung ermöglicht eine hochpräzise Menschen-Detektion durch KI auf der Edge. Die Lösung läuft auf leistungsfähiger ML-Software auf kostengünstiger und energieeffizienter Hardware. Die KI-Modelle können auf Mikrocontrollern basierend auf Arm Cortex-M CPUs ausgeführt werden, wo die Prozessorlast minimal ist und daher Rechenressourcen für zusätzliche Anwendungen auf dem Gerät zur Verfügung stehen. Plumerai sammelt und beschriftet eigene Datensätze, während die Datenpipeline kontinuierlich die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Modelle verbessert. Das Modell ist mit über 30 Millionen Bildern trainiert und erkennt Menschen mit sehr hoher Genauigkeit unter unterschiedlichen Bedingungen (innen/außen, schwaches/helles Licht, bewegliche Objekte, schwierige Hintergründe).
Roeland Nusselder
Taras Iakymchuk
Marco Jacobs
AI für Edge-Geräte