Какой одноплатник и видеокамеру выбрать сейчас в 2021 году для мобильной системы распознавания образов\текстов?

Question

[peacemakerv]

Привет

Если надо построить мобильную систему распознавания объектов (идентификации, и отправки данных через WiFi на свой сервер) нейросетью на python - какое сейчас железо можно выбрать из малогабаритного ?
Мини ПК (или одноплатник) серверный со встроенным WiFi, SSD какой посоветуете из проверенных ? Безвентиляторный, конечно.
Сколько RAM, минимум 4 надо ?
Видеокамеру FullHD с чувствительностью 0.1 лк какую посоветуете в комплект? Видимо USB2 надо, и чтобы linux поддерживал.

Короче - порекомендуйте варианты конфигов, которые сами пробовали.

Answer 1

[Иван Шумов]

Никто ничего лучше малины не придумал. Бери что по ресурсам больше подойдёт - опций там вагон

Comments

[peacemakerv]

К малине надо докупать блок питания, флэшку, wifi-антенну - правильно ?
А камеру какую ?

[Иван Шумов]

peacemakerv, питается оно от usb, флэшку да, WiFi почти на всех (или на всех) моделях на борту

А за камеру не скажу. Тут надо конкретно под условия освещения рассматривать варианты, а не под сферические цифры в вакууме

[Василий Банников]

А как же nvidia?
По идее алгоритмы распознавания обращов вполне умеют работать с gpu, и на нвидии их можно ускорить

[peacemakerv]

Иван Шумов, я писал про 0.1 лк

[Иван Шумов]

Василий Банников, не смешно

[Иван Шумов]

peacemakerv, эти все цифромания реальных условиях значат максимум попадание в класс камеры

[Василий Банников]

Иван Шумов, поясните, где я не прав.
Просто я ни в CV, ни в ML, ни в одноплатниках не шарю.

[Иван Шумов]

Василий Банников, по тому что лезешь без грамма знаний услышав где-то что-то и даже не читаешь вопрос. Спрашивается про минимальные ресурсы, одноплатники или схожие с ними станции. Какое там нафиг нормальное gpu? Там интегрированная карта, которая позволяет не просто рисовать хоть что-то. Их мощностей на ml жизни не хватит

[NewDevLab]

Иван Шумов, он ( Василий Банников ) не лезет.
у него кругозор шире вашего намного.
он дает как минимум 90% реально полезных советов.
в отличии от ваших видениях в облаках.
которые с реальной жизнью вот не очень.

Answer 2

[Владимир Коротенко]

Держите
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/544430/

Comments

[peacemakerv]

Спасибо за ссылку. Судя по статье, денег на этот конструктор надо порядка 210 баксов, т.е. более 15 тыр.
Видимо, лучше выбирать среди неттопов, или подобных компов, в которых уже и SSD и блок питания.
И опять же - какую камеру которая "впотьмах" небольших умеет работать ?

[Владимир Коротенко]

peacemakerv, Неттопы не пойдут. Там просто жутко малая скорость что то типа 1 fps

Насчет камер только камеры наружного наблюдения и желательно с внешней подсветкой. Это просто физика.
Мелкие матрицы жутко шумят и добавляют синего снега в картинку.

[peacemakerv]

Владимир Коротенко, оппа, Вы практически пробовали какие-то неттопы, и какие одноплатники (чтобы сравнить) ? Какие процессоры уже слабые для такой задачи ? Мне на самом деле достаточно 1 fps, т.к. есть 40 секунд времени в наличии.

[Владимир Коротенко]

peacemakerv,

для dlib она хорошо с лицами работает но тормознутая, на моем железе примерно так
xeon e5-2680 - 1-2 fps
этот Jetson - 5-6 fps
1050 ti - 60

Answer 3

[rPman]

Не е*и себе мозги, пожалей себя
Год назад я бы сказал - возьми любую x86 железку со встроенным процом, к примеру интелевские j-серии неплохие по мощности (особенно 19+ годов выпуска), с потреблением до 15ват, с использованием opencl встроенная видяха даст кое какое ускорение (если найдешь готовые библиотеки нейронок под это, они есть но на порядок меньше чем под nvidia), и при необходимости добавишь видеокарту, любую...

Но кризис пожрал рынок комплектующих, прайслисты полупустые, найти адекватное железо по адекватной цене стало почти невозможно, поэтому хз, у китайцев может что есть, они вон даже видеокарту собирались свою пилить.

upd. Я тут подумал, одно время это было решением, - покупаешь смартфон (из дешевых у сяоми хорошие камеры есть), выбираешь на али объектив нашлепку на смартфон (там есть как рыбий глаз так и узкий угол зрения) и получишь сразу и камеру, и проц, и компактность, и временную автономность (можно даже ветряк запилить, я серьезно, для смартфона это будет ветряк вида флюгер как украшение, но готовые решения я боюсь найти будет сложно или дорого, дешевле и разумнее сколхозить)

еще намек - распознование образов в реальном времени не тянут даже стационарные компы с дорогой видеокартой с киловат/час энергопотребления

Comments

[peacemakerv]

И в чем ваш ответ заключается ? На все покласть и идти пиво жрать ?

[rPman]

peacemakerv, x86 железо бери, просто одноплатник адекватный не получится, с m-itx получился бы, но в прайсах одни j1800, да ничего не скажу отличные железки были ... 17-го года, и даже они по любому быстрее будет малинки, в разы, а уж удобство и подавно!

просто намекаю, что arm процы хороши только если разрабатывать именно под них (си/с++/..), а это значит с питоном тебе будет там грустно! хотя, есть же cpython/pypy, может помогут

и не советую пока тратиться на jet nano, да железки от nvidia но судя по статьям про них, адекватно использовать их видеокарту не получится (или просто документации мало)

[peacemakerv]

rPman, вот счас понял, спасибо !
Еще бы понять где камеру найти подходящую. Не просто любую вебку, а хоть с какой-то чувствительностью в сумраке. Может в пределах 10-12к рублей...

[rPman]

чувствительность в сумраке мне кажется сразу ограничивает тебя в выборе, лучше минимальный светильник там поставь (камеры с ночным режимом фактически со светильником и поставляются, просто в инфракрасном свете)

Я тут подумал, одно время это было решением, - покупаешь смартфон (из дешевых у сяоми хорошие камеры есть), выбираешь на али объектив нашлепку на смартфон (там есть как рыбий глаз так и узкий угол зрения) и получишь сразу и камеру, и проц, и компактность, и временную автономность (можно даже ветряк запилить, я серьезно, для смартфона это будет ветряк вида флюгер как украшение, но готовые решения я боюсь найти будет сложно или дорого, дешевле и разумнее сколхозить)

еще намек - распознование образов в реальном времени не тянут даже стационарные компы с дорогой видеокартой с киловат/час энергопотребления

[peacemakerv]

rPman, вот веришь-нет, а я реализовал такую систему распознавания QR-кодов, автономную, на базе всего одного смартфона. И статью писал на Хабре про нее. Больше года проработала. Но геморроя там искусственного - немеряно, с Андроидом, который никак по получается полностью контролировать даже с root.

Вот сейчас задача таже, но с помощью нейронки распознавать _бесконтактно_ рукописные цифры.

[rPman]

peacemakerv, т.е. ты в теме разбираешься гораздо лучше чем в вопросе написал?
дай ссылку на статью, какие именно проблемы там в твоей задаче? на сколько я помню достаточно давно были проблемы с эффективным доступом к сырым данным камеры но теперь вроде бы эта задача решена?

[peacemakerv]

rPman, нет, в нейросетях и одноплатниках я не шарю же, потому и спросил

Answer 4

[Константин]

вчера как раз сам интересовался у каких ip камер есть по больше оперативки и флеша, чтобы можно было нейронки запускать, детектировать образы/лица.

Цитирую, что мне подсказали:

Hi3516AV300 1Gb RAM и 32Mb флеш от Longse, поддерживается OpenIPC.
Нейросетки типа Yolo из коробки

1024мб/32мб - https://aliexpress.ru/item/4001333988696.html
1024мб/512мб - https://aliexpress.ru/item/1005002469743247.html

На счёт ночного видения: у меня есть щас 2 ip камеры с матрицами Sony STARVIS: imx307 (2mp) и imx335 (5mp).
Обе матрица хороши. В темноте с минимальной освещённостью без ИК подсветки, в цветном режиме могут видеть так, как будто день и светит солнце, небо будет почти голубое.
Такой эффект можно получить на стоковой прошивке с настройками: AGC 50, DWDR 50 (или до 100), BLC, затвор высокий.
Из 4к матриц подсказали, что Sony IMX415 показывает хорошие результаты, ютуб подтверждает.

Я же сам уже больше месяца изучаю разные варианты, как можно лучше писать 7 ip камер 1080p. И детектировать движение через детекцию образов и детекцию лиц.
Сегодня пришёл к выводу, что 7 камер на Hi3516AV300 я не потяну и всё таки останавливаюсь на варианте снятия видеопотока по rtsp/mjpeg и обработки на одноплатнике.
Для нейронки естественно необходимы ускорители, например:
- Nvidia Jetson nano: 0.5 TFLOPS (FP16) = 2 TOPS
- Nvidia Jetson TX2 Series: 1.3 TFLOPS (FP16) = 5.2 TOPS
- Khadas VIM3 pro: 5 TOPS
- USB Google Coral Edge TPU: 4 TOPS
- coral Dev Board (со встроенным ускорителем Google Edge TPU): 4 TOPS
- одноплатники на базе процессора ROC-RK3566, Rockchip RK3568: 0.8 TOPS NPU
- x86_64 одноплатник AAEON UP Board с платой расширения (на базе Intel Movidius Myriad X VPU 2485) на 4 TOPS
- SmartFly TB-RK3399 Pro AI: 2.4 TOPS
ну и если погуглить, можно и другое найти, например
- Neural Compute Stick NCS (Movidius) - 1 поколение
- Intel Neural Compute Stick 2 (intel NCS 2) - 2 поколоение
- Orange Pi AI Stick Lite: 5,6 TOPS при частоте 100 МГц, или 2,8 TOPS при 300 мВт
- Gyrfalcon 2803 Plai Plug: 16,8 TOPS при 700 мВт (24 TOPS на ватт)

Сегодня нагуглил ещё вариант от pine64:
CLUSTERBOARD with 7 SOPine compute module slots - https://pine64.com/product/clusterboard-with-7-sop...
+ к нему до 7 модулей SOEDGE AI NEURAL MODULE - https://pine64.com/product/soedge-ai-neural-module/

Всё это очень круто, но при плюсовой температуре, при работе в помещении. Зимой в минусовой некоторые компоненты могут не заработать, надо детально изучать даташиты на каждый компонент. Например ethernet порт может работать только в плюсовой, поэтом один компонент одноплатника может свести на нет возможность использования одноплатника в минусовую температуру.

А вам сколько камер нужно анализировать на объекты/лица?