Uno de nuestros proyectos fue el desarrollo de un panel PC médico para la inferencia de redes neuronales. En hardware decidimos utilizar Advantech UTC-310G. Tiene 10.1 "TFT LCD 0 + 40 temperatura de funcionamiento e Intel Celeron N3350 o N4200 en su interior. Este procesador tiene GPUs Intel HD integradas y se puede utilizar en inferencia con Intel OpenVINO Toolkit. En caso de falta de rendimiento se puede utilizar VPU Intel MyriadX como acelerador de inferencia (Intel NCS2 como dongle USB o placa de extensión M.2 en el interior) El dispositivo obtiene imágenes para inferencia desde una cámara USB externa.
Advantech UTC-310G
Creamos nuestra propia interfaz web para el prototipo de solución. Puede cargar sus propios detectores y clasificadores conectando una unidad flash USB con el conjunto de datos. Después de conectar el flash con el conjunto de datos, puede comenzar a enseñar en la CPU (muy lento, pero capaz en el prototipo) y después de terminar puede probar su modelo. La interfaz tiene 3 pantallas:
Enseña tu nuevo modelo. Debe conectar una unidad flash con un conjunto de datos anotado. El dispositivo enseñará el modelo en Tensorflow y lo convertirá con el optimizador Intel OpenVINO para el modo de inferencia.Demo. Obtenemos imágenes aleatorias del conjunto de datos de validación y comenzamos la inferencia para ellas en el control deslizante para demostrar los resultados. Modo de producción. Puede hacer clic en el botón "Tomar foto" y obtener la imagen de la cámara USB conectada. El dispositivo enviará esta foto al dispositivo e iniciará la inferencia en el kit de herramientas de OpenVINO. Después de terminar, el dispositivo mostrará los resultados de la inferencia en la pantalla actual.
Esta solución puede ayudar a probar detectores y clasificadores simples en medicina como este:
Detector y clasificador de bacterias Detector y clasificador de cáncer Reconocimiento e interpretación de imágenes de rayos X y otros.
Este dispositivo puede ayudarte a poner a prueba tu idea de forma sencilla o utilizar modelos preinstalados y probar la visión artificial en proyectos propios. Y si la idea que ha probado es interesante, puede volver a enseñar su modelo completo en el servidor GPU y clonarlo en el dispositivo de inferencia.
Veamos algunos ejemplos:
Detección y clasificación de bacterias
Que sigue:
Vamos a certificar dispositivos y software para uso médico en Rusia y otros países. Estamos desarrollando soporte de diferentes cámaras externas para usar con microscopios para obtener datos de otros dispositivos médicos. Estamos enseñando nuestros modelos a estar listos para la venta. Soluciones con detectores preinstalados en su interior.
Fotos de la solución:
Advantech UTC-310G con software ComBox