边缘AI模型

耐能研发的边缘AI模型基于主流AI框架上建立,拥有高性能、低功耗等特点。
软件通过硬件来实现,我们会优先对使用TOPS/Watt的边缘用例进行构建。

图像识别算法

同硬件产品具有的特点一致,耐能的AI模型与和算法除了具有低延迟、高算力和强性能等特点外,还可平衡性能、模型大小和复杂性。对于需求50MB以下边缘AI模型并且需运行长达6个月的设备而言—无论从无人机的飞行,亦是依靠电池供电的机器人或是比较小型的设备如智能门铃、门锁、AI摄像头等。 耐能的AI模型就是理想之选。

图像识别算法
耐能轻量级图像识别算法主要包括人脸识别、身体与手势识别、物体与场景识别等。

2019年7月,美国国家标准与技术研究院(NIST)公布最新的人脸识别供应商测试(FRVT)比赛报告,在所有64MB以内的模型中,耐能Kneron-003模型的各项测试跑分均位居第一。这充分彰显了耐能人脸识别算法的强大实力,这项技术已大量应用于各类终端设备。