Definition Was ist AWS DeepLens?

Autor / Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber / Nico Litzel

AWS DeepLens ist eine bei Amazon erhältliche Machine-Learning-fähige, programmierbare Videokamera. Sie eignet sich für die Objekterkennung oder die Objektklassifizierung und die Entwicklung eigener Machine-Learning-basierter Videoanwendungen. Benutzerdefinierte Deep-Learning-Modelle oder Beispielmodelle lassen sich lokal auf der Videokamera bereitstellen. Anhand von Tutorials und Beispielcode ermöglicht Amazon den Entwicklern einen schnellen Einstieg in das Machine Learning.

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(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

AWS DeepLens ist der Produktname einer von Amazon angebotenen programmierbaren Videokamera. Die Kamera ist seit 2018 in den USA erhältlich und wird seit 2019 in einer überarbeiteten Hardwareversion 1.1 neben den USA in den Ländern Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Italien, Japan und Kanada verkauft. Es handelt sich um eine Machine-Learning-fähige Videokamera mit eigenem Intel-Prozessor, Speicher und dem Linux-Betriebssystem Ubuntu. Dank zahlreicher verfügbarer Tutorials, Beispielcode, Beispielmodelle und Beispielprojekte gelingt Entwicklern mit der AWS DeepLens der einfache Einstieg in das Machine Learning und die schnelle Realisierung eigener Deep-Learning-basierter Videoanwendungen.

Die AWS DeepLens ist für die Ausführung von Deep-Learning-Modellen optimiert und führt die Inferenz lokal auf dem Gerät durch. Zur Realisierung benutzerdefinierter Projekte ist die AWS DeepLens zusammen mit weiteren Amazon Web Services nutzbar. So lassen sich in Amazon Sagemaker beispielsweise eigene Modelle erstellen, trainieren und auf AWS DeepLens verwenden. Über eine große Entwickler-Community und GitHub Repositories steht eine große Zahl an direkt einsetzbaren Beispielprojekten und -modellen zur Verfügung. Eigene Projekte lassen sich mit der Community teilen.

Funktionen und technische Merkmale

Die Hardware der AWS DeepLens ist so konzipiert, dass sich Deep-Learning-Modelle und die Inferenz lokal auf der Videokamera ausführen lassen. Die Kamera in der Hardwareversion 1.1 besitzt eine CPU in Form eines Intel-Atom-Prozessors, acht Gigabyte Arbeitsspeicher, 16 Gigabyte integrierten und per microSD-Karte erweiterbaren Speicher und eine Intel Gen9 Graphics Engine. Das Kameramodul löst mit MJPEG mit vier Megapixel auf. Die H.264-Kodierung bei 1080p-Auflösung wird unterstützt. Als Betriebssystem verrichtet die Linux-Distribution Ubuntu OS in der Version 16.04 LTS ihren Dienst. Die Netzwerkanbindung erfolgt über Dualband-WLAN. Als Hardware-Schnittstellen sind zwei USB-Anschlüsse, ein Micro-HDMI-Anschluss und ein Audioausgang verfügbar.

Amazon liefert die AWS DeepLens mit mehreren Beispielprojekten aus, die sich innerhalb weniger Minuten auf der Videokamera einsetzen lassen. Darüber hinaus werden die Deep-Learning-Frameworks Apache MXNet, TensorFlow und Caffe zur lokalen Ausführung auf dem Gerät sowie die Programmiersprache Python unterstützt. Dank einer Rechenleistung von 100 GFLOPS ist die Kamera in der Lage, Deep-Learning-basierte Vorhersagen erfasster HD-Videoinhalte in Echtzeit auszuführen.

Ein weiteres wichtiges Funktionsmerkmal von AWS DeepLens ist die Integrationsfähigkeit mit zahlreichen weiteren Amazon Web Services (AWS). Beispielsweise lassen sich eigene benutzerdefinierte Deep-Learning-Modelle in Amazon Sagemaker erstellen, trainieren und anschließend lokal auf der Videokamera einsetzen. Die Modelle sind mit wenigen Klicks über die AWS-Konsole an die DeepLens übermittelbar. Erweiterte Analysen des erfassten Videomaterials in der Cloud sind mit Amazon Rekognition ausführbar. Weitere kombinierbare Amazon-Services sind Amazon Kinesis Video Streams, Amazon Polly, AWS IoT, AWS Greengrass, Amazon S3, Amazon DynamoDB, AWS Lambda, Amazon SNS und viele weitere.

Nutzung der Deep-Learning-fähigen Videokamera AWS DeepLens

Die Videokamera AWS DeepLens führt trainierte Deep-Learning-Modelle und die Inferenz lokal und ohne eine Online-Verbindung direkt auf dem Gerät aus. Fertige Modelle oder in Amazon Sagemaker selbst erstellte, trainierte Modelle können über eine einfache 1-Klick-Bereitstellungsfunktion auf die Kamera übertragen werden. Eine Internetverbindung ist nur für die Bereitstellung eines Modells aus der Cloud notwendig. Nach der Übertragung führt AWS DeepLens die Inferenz lokal durch. Für Interaktionen mit weiteren AWS- oder Cloud-Diensten kann eine Internetverbindung auch während des Betriebs der Kamera erforderlich sein. Die grundlegenden Schritte zur Einrichtung und Nutzung der AWS DeepLens Videokamera sind folgende:

  • 1. Auswahl eines Deep-Learning-Modells aus der AWS-DeepLens-Bibliothek oder eines benutzerdefinierten Modells aus Amazon Sagemaker.
  • 2. Übertragen und Bereitstellen des trainierten Modells auf der AWS DeepLens.
  • 3. Erfassen von Videobildern mit der Kamera und lokale Ausführung des Deep-Learning-Modells sowie der Inferenz.

Die Ergebnisse der Inferenz lassen sich in Echtzeit in der AWS-Managementkonsole beobachten.

Einsatz- und Anwendungsmöglichkeiten der AWS DeepLens

Die Deep-Learning-fähige Videokamera AWS DeepLens bietet zahlreiche Einsatz- und Anwendungsmöglichkeiten. Realisierbare Funktionen sind das Erkennen von Objekten, das Klassifizieren von Objekten, das Erkennen von Aktivitäten und Bewegungen, die Gesichtserkennung oder das Erkennen von Kopfhaltungen und vieles mehr. Mit diesen Funktionen werden Anwendungen beispielsweise im Healthcare-Bereich, im Security-Umfeld, in der Industrie 4.0, in der Authentifikation und im Identitätsmanagement, in der Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung, in der Fahrzeugsteuerung und in vielen weiteren Bereichen möglich.

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