Der Aufstieg praktischer, kosteneffizienter KI hat die Erwartungen an digitale Sicherheit und Überwachung (DSS) neu definiert. Sicherheitsfachleute erwarten nun, dass Funktionen wie Personenzählung, Kennzeichenerkennung und Erkennung verdächtiger Objekte in jedem DSS-System Standard sind.
Dies stellt eine dringende Herausforderung für OEMs und Systemdesigner dar: Wie können KI-Modelle schnell genug bereitgestellt werden, um mit den steigenden Kundenanforderungen Schritt zu halten, und wie können diese Modelle im Feld ausgeführt werden, um somit unabhängig von cloudbasierten Rechenzentren zu sein. Die Entwicklung maßgeschneiderter Modelle im eigenen Haus ist oft zu langsam und kostspielig, was vorgefertigte KI-Modelle zu einer attraktiven Alternative für eine schnelle Bereitstellung macht.
Zu den führenden Anbietern gehören Ultralytics YOLO, Hugging Face und Mistral. Jeder bietet Computer-Vision-Lösungen an, die für den Einsatz am Edge entwickelt wurden und Latenz, Kosten und Datenschutz optimieren, indem die Verarbeitung lokal gehalten wird. Werfen wir einen Blick auf die Faktoren, die bei der Auswahl eines Modells zu berücksichtigen sind, einschließlich Leistung, Benutzerfreundlichkeit bei der Bereitstellung und Lizenzanforderungen.
Ultralytics YOLO: Der Spezialist für Computer Vision
Von den drei Optionen ist YOLO die einzige, die speziell für Computer Vision (CV) entwickelt wurde – und erzielt daher oft die beste Leistung. Aber Geschwindigkeit und Genauigkeit sind nicht seine einzigen Vorteile: Flexibilität ist ein weiterer großer Pluspunkt. Das YOLO-Ökosystem umfasst alles von dem voll ausgestatteten YOLOv8 bis hin zu leichten Optionen wie YOLOv10-Nano, das über 90 % der Genauigkeit seines größeren Geschwisters in einem winzigen 5-MB-Paket liefert – perfekt für Edge-Bereitstellungen.
YOLO-Modelle können auf einer Vielzahl von KI-Hardwareplattformen bereitgestellt werden, einschließlich GPUs und spezialisierten KI-Beschleunigern. Entwickler arbeiten typischerweise innerhalb des Python-Ökosystems, aber Konvertierungstools sind verfügbar, um andere Programmierumgebungen zu unterstützen. Eine der Stärken von YOLO ist seine ausgereifte Dokumentation und Community-Unterstützung. Für die kommerzielle Nutzung ist jedoch eine kommerzielle Lizenz erforderlich, was bei kostenbeschränkten Projekten ein Problem darstellen kann.
Hugging Face: Die Open-Source-Powerhouse
Hugging Face bietet eine breite, Open-Source-Alternative. Obwohl es am besten für die Verarbeitung natürlicher Sprache bekannt ist, bietet Hugging Face auch eine umfangreiche Bibliothek vortrainierter Computer-Vision-Modelle. Diese umfassen nicht nur Standard-Objekterkennungsmodelle, sondern auch fortschrittliche multimodale Modelle, die Seh- und Sprachfähigkeiten kombinieren – zum Beispiel, um Fragen zu einem Bild zu beantworten oder optische Zeichenerkennung (OCR) durchzuführen.
Die Hugging Face Transformers-Bibliothek vereinfacht das Feinabstimmen und Bereitstellen von Modellen und bietet Entwicklern ein flexibles Framework. Während viele Hugging Face-Modelle unter permissiven Lizenzen wie Apache 2.0 verfügbar sind, erfordern einige kommerzielle Lizenzen. Es ist daher wichtig, die Bedingungen dieser Lizenzen sorgfältig zu prüfen.
Mistral: Öffnet DSS KI für alle Entwickler
Mistral, ein weiterer Open-Source-Anbieter, konzentriert sich auf große Sprachmodelle (LLMs) mit wachsender Unterstützung für Vision-Aufgaben. Die Plattform von Mistral zeichnet sich durch die Unterstützung von mehr als 80 Programmiersprachen aus und bietet Entwicklern Flexibilität über Python hinaus.
Obwohl Mistral nicht auf Hochgeschwindigkeits-Objekterkennung wie YOLO spezialisiert ist, zeichnen sich seine Modelle durch die Generierung detaillierter textbasierter Einblicke aus Bildern aus, was sie gut für Anwendungen geeignet macht, die eine kontextuelle Analyse erfordern.
Die Modelle von Mistral können auch in Verbindung mit den Tools von Hugging Face verwendet werden, was hybride Ansätze ermöglicht. Proprietäre Modelle sind klar gekennzeichnet, was es Entwicklern erleichtert, Lizenzentscheidungen zu treffen.
Welches KI-Modell ist das Richtige für Ihr DSS-Projekt?
Offensichtlich bietet jede Plattform unterschiedliche Vorteile, die mit verschiedenen Entwicklungsprioritäten übereinstimmen. Wir können diese wie folgt zusammenfassen:
- Wählen Sie YOLO, wenn Ihr Hauptbedarf eine schnelle, genaue Objekterkennung und -verfolgung ist. Seine speziell entwickelte Architektur liefert branchenführende Ergebnisse. Denken Sie daran, die kommerzielle Lizenzierung in Ihr Projektbudget einzubeziehen.
- Wählen Sie Hugging Face für Flexibilität und tiefgehende Anpassung innerhalb des Python-Ökosystems. Wenn Sie Modelle feinabstimmen oder Sehfähigkeiten mit Sprachverständnis kombinieren möchten, bietet die umfangreiche Modellbibliothek von Hugging Face und die leistungsstarken Anpassungstools die vielseitigste Grundlage. Achten Sie sorgfältig auf die Lizenzbedingungen, da sie je nach Modell variieren.
- Wählen Sie Mistral, wenn Sie eine breite Unterstützung für Programmiersprachen benötigen oder Vision mit detaillierten Analysefähigkeiten kombinieren möchten. Die Unterstützung von Mistral für über 80 Programmiersprachen macht es für Entwicklungsteams ohne Python-Expertise zugänglich, während seine Stärke in Sprachmodellen eine anspruchsvollere Interpretation von Überwachungsmaterial ermöglicht.
Hardware-Optionen für schnelle Bereitstellung
SECO bietet mehrere Hardwareplattformen, die für den Betrieb dieser KI-Modelle am Edge optimiert sind, und hat auch erfolgreich YOLO-Modelle auf der Axelera AI Metis-Plattform implementiert, die 15 TOPS pro Watt an KI-Verarbeitungsleistung liefert. Diese AIPU wurde in den modularen Embedded-PC Palladio 500 RPL von SECO integriert, um eine vollständige Computer-Vision-KI-Pipeline von Edge bis Cloud zu schaffen, die eine optimierte Lösung für anspruchsvolle Überwachungsanwendungen bietet.
Die nächste Marktverschiebung in der Überwachung
Die weit verbreitete Einführung von KI transformiert den Videoüberwachungsmarkt, ähnlich wie der Übergang von analogen zu digitalen Systemen zu Beginn des Jahrtausends. Wie zuvor werden die OEMs und Systemdesigner, die am schnellsten neue Technologien übernehmen, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erlangen. Heute bedeutet das oft, sich auf gebrauchsfertige KI-Bibliotheken und bewährte Standardhardware zu verlassen, um Entwicklung und Bereitstellung zu beschleunigen.
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