Homepage > NT Adaptive > NT Adaptive ™ PCIe
Erkennt: | Signals, Images, Video |
Montage: | 2U enclosure |
Steuerung: | FPGA |
Neurochip: | NM500 |
Anzahl der Neurochips: | 4 |
Anzahl der Neuronen: | 2304 |
Vektoren pro Sekunde: | < 96 μsec |
Maximale Vektorlänge: | 256 Byte |
FLASH-Speicher: | Internal PC memory |
Anschlüsse: | PCIEx Bus |
Schnittstellen: | PCI Express X1 2.5 GT/s |
RTC: | No |
Leistung: | 12V DC |
Leistungsaufnahme: | <4 Watt |
Abmessungen (HxLxB): | 8x120x68 мм |
Erkennt: | Signals, Images, Video |
Montage: | 2U enclosure |
Steuerung: | FPGA |
Neurochip: | NM500 |
Anzahl der Neurochips: | 8 |
Anzahl der Neuronen: | 4608 |
Vektoren pro Sekunde: | < 96 μsec |
Maximale Vektorlänge: | 256 Byte |
FLASH-Speicher: | Internal PC memory |
Anschlüsse: | PCIEx Bus |
Schnittstellen: | PCI Express X1 2.5 GT/s |
RTC: | No |
Leistung: | 12V DC |
Leistungsaufnahme: | <4 Watt |
Abmessungen (HxLxB): | 8x120x68 мм |
Erkennt: | Signals, Images, Video |
Montage: | 2U enclosure |
Steuerung: | FPGA |
Neurochip: | NM500 |
Anzahl der Neurochips: | 16 |
Anzahl der Neuronen: | 9216 |
Vektoren pro Sekunde: | < 96 μsec |
Maximale Vektorlänge: | 256 Byte |
FLASH-Speicher: | Internal PC memory |
Anschlüsse: | PCIEx Bus |
Schnittstellen: | PCI Express X1 2.5 GT/s |
RTC: | No |
Leistung: | 12V DC |
Leistungsaufnahme: | <4 Watt |
Abmessungen (HxLxB): | 8x120x68 мм |
The opportunity of neuromorphic to identify the positions of circuit breakers, LEDs indicating real equipment is presented.
The program is developed on Python and combines various options for demonstrating the possibility of neuromorphic chips. Recognition of positions of automatic power supply units, light indication of control lamps, indications of dial gauges, values of seven-segment indicators, positions of biscuit switches.
The demo program written in Python is shown. This demo program uses a combination of the OpenCV open library and the CM1K chip (NM500) when working with the PCIe expansion board. OpenCV was used to search for faces in photographs, the training and recognition of the faces themselves was performed using neuromorphic chips.
Demonstration of the program developed on Python. Demonstration of the sequence of image selection, ROI selection, selection and tuning of parameters of a neuromorphic chip, such as MAXIF, categories, training and verification of learning outcomes. This program uses neuromorphic chips on a PCIe board.
NT Adaptive AI-Controller erkennen verschiedene Signale und führen programmierte Aktionen aus..
NT Adaptive PCIe-Neuronalkarten können statische und Videobilder, Töne, verschiedene elektrische Signale, Text und Daten erkennen.
Der Signalerkennungsprozess in neuromorphen Chips findet auf der Hardware-Ebene statt und stellt eine enorme Beschleunigung für den zentralen Prozessor dar. Controller erkennen Signale in Mikrosekunden mit nur Milliwatt Leistung.
Möglichkeiten:
Bereiche der Implementierung:
NT-Neuralboard-Panels können 2304, 4608 oder sogar 9216 Neuronen enthalten.
Der Zugriff auf das Neuronale Netzwerk erfolgt über die PCIe-Schnittstelle.
UAB Neurotechnologijos
Code: 304065589
VAT: LT100010943715