Inteligencia Artificial de Borde
Despliegue de IA más rápido, flexible y escalable para todos. Nuestro objetivo es cubrir todo tipo de escenarios de IA en nuestra plataforma de código abierto para acelerar las transformaciones de IA de las industrias.
Esperamos aprovechar los recursos locales y globales para acelerar el producto de IA de próxima generación junto contigo.
Impulsado por reComputer - Serie NVIDIA Jetson
IA Generativa
| Generación de Subtítulos de Voz en Nvidia Jetson | Desplegar Whisper en NVIDIA Jetson Orin para Conversión de Voz a Texto en Tiempo Real | Cómo Ejecutar un LLM Local de Texto a Imagen en reComputer |
|---|---|---|
 |  |  |
| En esta wiki, te presentamos la Generación de Subtítulos de Voz en Jetson, que puede ofrecer servicios de conversión de voz a subtítulos en tiempo real mientras evita la filtración de información en internet. | En esta wiki te presentamos Whisper en Tiempo Real en Jetson, esta integración permite el procesamiento de voz directamente en el dispositivo, eliminando la necesidad de conectividad de red constante y mejorando la privacidad y seguridad. | Esta wiki abarca la configuración y despliegue de modelos locales de generación de texto a imagen basados en LLM en el Nvidia Jetson Orin NX 16GB |
Reconocimiento de Objetos
| Sistemas de Soporte de Decisiones | Detección de Objetos con Lumeo | Detección de Objetos con AlwaysAI |
|---|---|---|
 |  |  |
| CVEDIA-RT es un motor de inferencia de IA modular y multiplataforma que proporciona las bases sólidas para construir sistemas de soporte de decisiones, diseñado desde cero pensando en desarrolladores e integradores. | Lumeo es una plataforma de análisis de video sin código que te permite diseñar, desplegar y monitorear rápidamente análisis de video personalizados y otras aplicaciones habilitadas con visión-IA. | AlwaysAI es una plataforma esencial de desarrollo de Visión por Computadora para crear y desplegar aplicaciones de aprendizaje automático en dispositivos Edge como los dispositivos NVIDIA® Jetson. |
| Detección de Cascos con EI | Detección de Objetos con Yolov5 | Detección de Objetos con Yolov8 |
|---|---|---|
 |  |  |
| Edge Impulse es una plataforma de desarrollo de aprendizaje automático que permite a los desarrolladores crear e implementar modelos de ML personalizados en dispositivos edge. Los desarrolladores pueden construir e implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático en dispositivos embebidos. | YOLOv5 es uno de los algoritmos de detección de objetos más famosos disponibles. Solo necesita pocas muestras para el entrenamiento, mientras proporciona tiempos de entrenamiento más rápidos y alta precisión. | YOLOv8 es uno de los algoritmos de detección de objetos más famosos disponibles. Solo necesita pocas muestras para el entrenamiento, mientras proporciona tiempos de entrenamiento más rápidos y alta precisión. Esto está construido con TensorRT. |
| Detección de Objetos con Yolov8 | Detección de Objetos con Scailable | Detección de Objetos con Roboflow |
|---|---|---|
 |  |  |
| YOLOv8 es uno de los algoritmos de detección de objetos más famosos disponibles. Solo necesita pocas muestras para el entrenamiento, mientras proporciona tiempos de entrenamiento más rápidos y alta precisión. Esto está construido con DeepStream SDK. | Scailable proporciona una plataforma para crear y gestionar soluciones de IA Edge a escala. Con Scailable, puedes simplemente configurar cualquier dispositivo edge compatible (como un router, gateway o IPC) para convertirlo en un dispositivo "inteligente". | Roboflow Inference es la forma más fácil de usar y desplegar modelos de visión por computadora, proporcionando una API HTTP de Roboflow utilizada para ejecutar inferencia. |
| Detección de Mascarillas | Detección de Cuchillos (Rayos X) | Detección de Almacén sin código |
|---|---|---|
 |  |  |
| MaskCam es desarrollado por Berkeley Design Technology, Inc. (BDTI) y Tryolabs S.A., con desarrollo financiado por NVIDIA. | Yanlu Wei y Renshuai Tao et al proporcionan y presentamos este proyecto fundamental en el que vamos a desplegar un modelo de Deep Learning en reComputer J1010 que podría detectar artículos prohibidos (cuchillos). | Seeed Studio proporciona la experiencia de lograr sin código el reconocimiento de objetos rápido y fácil, trabajando con node-red. |
| Guardianes de Granja sin código |
|---|
 |
| Guardianes de Granja sin código |
Reconocimiento de Sonido
 |
| Cochl.Sense es una plataforma de desarrollo de Machine Learning relacionada con la escucha para desplegar aplicaciones de aprendizaje profundo en dispositivos edge como los dispositivos NVIDIA® Jetson. |
Mejorar Modelo de Aprendizaje Profundo
| Utilizar Plataforma Deci | Entrenar y Desplegar Modelos YOLOv8 | Actualización OTA con Allxon |
|---|---|---|
 |  |  |
| La plataforma Deci te permite gestionar, optimizar, desplegar y servir modelos en tu entorno de producción con facilidad. Puedes continuar usando frameworks de DL populares, como TensorFlow, PyTorch, Keras y ONNX. | Esta wiki te guiará para entrenar y desplegar un modelo de detección de objetos para escenas de tráfico en el reComputer y usar el algoritmo de detección de objetos YOLOv8 como ejemplo | Allxon puede ayudarte a entregar el Paquete de Carga OTA a los dispositivos Jetson a través del Portal DMS de Allxon. Para usuarios o fabricantes que están a cargo de generar el Paquete de Carga OTA, es muy fácil subir el Paquete de Carga OTA. |
Impulsado por reTerminal & reTerminal DM - Raspberry Pi CM4
Reconocimiento de Objetos
| Detección de Color en reTerminal con OpenCV | Detección de Rostros en reTerminal con OpenCV | Detección de Objetos en reTerminal con OpenCV |
|---|---|---|
 |  |  |
| OpenCV es una biblioteca de visión por computadora potente y de código abierto diseñada para tareas de visión por computadora en tiempo real. Proporciona un conjunto completo de herramientas y funciones que permiten a los desarrolladores trabajar con imágenes y videos, ofreciendo soluciones para tareas como procesamiento de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial y más. | En esta guía, exploraremos la Detección de Rostros utilizando el método Haar Cascade, una técnica crucial en visión por computadora que utiliza un modelo de aprendizaje automático para identificar características faciales. Nos enfocaremos específicamente en implementar esto en el reTerminal usando la cámara Raspberry Pi. | En esta documentación, profundizaremos en el uso de la cámara Raspberry Pi y ReTerminal para detectar aproximadamente 100 imágenes utilizando un modelo EfficientNet pre-entrenado. |
| Seguimiento de Objetos en reTerminal con OpenCV | Detección de Objetos en reTerminal con TensorFlow Lite | Detección de objetos en reTerminal con Edge Impulse |
|---|---|---|
 |  |  |
| El seguimiento de objetos es el proceso de localizar consistentemente un objeto específico a través de fotogramas consecutivos en un video. En el ámbito de los rastreadores de objetos individuales, el fotograma inicial sirve como referencia, con el objeto objetivo marcado por un rectángulo delimitador. | TensorFlow Lite es un conjunto de herramientas que permite el aprendizaje automático en dispositivos ayudando a los desarrolladores a ejecutar sus modelos en dispositivos móviles, embebidos e IoT. Las características clave de TensorFlow Lite están optimizadas para el aprendizaje automático en dispositivos, con un enfoque en latencia, privacidad, conectividad, tamaño y consumo de energía. | En esta wiki, exploramos la detección de objetos con Edge Impulse y reTerminal. Edge Impulse empodera a los desarrolladores para crear y optimizar soluciones de aprendizaje automático embebido usando datos del mundo real. Profundicemos en los detalles. |
| Detección de Objetos en reTerminal DM con Yolov5 | Detección de objetos en reTerminal DM con Edge Impulse |
|---|---|
 |  |
| YOLOv5 es uno de los algoritmos de detección de objetos más famosos disponibles. Solo necesita pocas muestras para el entrenamiento, mientras proporciona tiempos de entrenamiento más rápidos y alta precisión. | En esta wiki, exploramos la detección de objetos con Edge Impulse y reTerminal DM. Edge Impulse empodera a los desarrolladores para crear y optimizar soluciones de aprendizaje automático embebido usando datos del mundo real. Profundicemos en los detalles. |
✨ Programa de Colaboradores
- El Programa de Colaboradores de Seeed Studio es un programa colaborativo diseñado para unir a nuestros amigos de la comunidad y co-construir soluciones innovadoras con nosotros.
- Esperamos con gran interés sus contribuciones:
- [Mejora de la Vida Real] Desarrollar Modelo de Lenguaje Grande en Dispositivos NVIDIA Jetson y habilitar el control de interfaces en la placa
- [Mejora de la Vida Real] Desplegar modelo de detección de objetos en NVIDIA Jetson y enviar los resultados de inferencia junto con imágenes a dispositivos Home Assistant
- Más proyectos buscados.
Soporte Técnico y Discusión de Productos
¡Gracias por elegir nuestros productos! Estamos aquí para brindarle diferentes tipos de soporte para asegurar que su experiencia con nuestros productos sea lo más fluida posible. Ofrecemos varios canales de comunicación para atender diferentes preferencias y necesidades.