Детекция объектов в городской среде

Разработчик
Мотив НТ, Лаборатория Касперского

Цель
Подтвердить эффективность использования нейроморфного процессора для видеоаналитики и обнаружения объектов в городской среде

Применение технологии
безопасность (СКУД в промышленности, ритейле, управлении коммерческой недвижимостью, здравоохранении)
"умный город" и экстренные службы
транспорт и логистика

Программно-аппаратный комплекс
персональный компьютер
нейроморфный акселератор с процессором АЛТАЙ-1
NVidia GeForce RTX 4080

сверточная нейронная сеть - 4 слоя
фреймворк Kaspersky Neuromorphic Platform (в тч пакет knp_ann2snn)
эмулятор АЛТАЙ

Чтобы продемонстрировать энергоэффективность нейроморфного процессора в детекции объектов в городской среде сравнивались классические нейронные сети, исполняемые на NVidia Geforce GTX 1650 Ti, и спайковые нейронные сети, размещенные на АЛТАЙ-1.

В качестве модели городской среды использовалась видеозапись. Нейронные сети определяли и классифицировали в видеозаписи движущиеся объекты.

В процессе работы доказано, что потребляемая мощность спайковых нейронных сетей на базе нейроморфного процессора ниже чем у классических сетей, размещенных на GPU в 67 раз. Более того, в состоянии покоя процессор потребляет минимум энергии.

2025-11-25 11:51