TAPPAS

TAPPAS (Template APPlications And Solutions) von Hailo ist eine Infrastruktur, die die Entwicklung und den Einsatz von hochleistungsfähigen Edge AI-Anwendungen auf der Basis des branchenführenden Hailo-8™ KI-Prozessors erleichtert. Hailo TAPPAS kommt als Paket mit einer Vielzahl von Anwendungen, die auf der hochmodernen Verarbeitung von tiefen neuronalen Netzen basieren und den erstklassigen Durchsatz und die höchste Energieeffizienz von Hailo demonstrieren. Benutzern, die schnell ihre eigenen Netze auf dem Hailo-8 einrichten möchten, bietet TAPPAS eine einfach zu bedienende, Python-basierte Vorlage für die Anwendungsentwicklung.

Die vortrainierten Anwendungen und die Entwicklungsumgebung von TAPPAS reduzieren die Entwicklungszeit und den Entwicklungsaufwand, so dass die Kunden die Markteinführung beschleunigen können. Die offene Anwendungsinfrastruktur bietet verschiedene Betriebsarten sowie Bring-your-own-model- und DIY-Support-Funktionen, die zu einer flexiblen Entwicklung beitragen.
TAPPAS-Benutzerhandbuch (auf Englisch)
Hailo’s TAPPAS Template Applications And Solutions for high-performance edge application development and deployment
TAPPAS-Objekterkennungs-App: ein hochauflösendes Video einer belebten Schnellstraße, das auf dem Hailo-8™ KI-Prozessor in Echtzeit und mit hoher Erkennungsgenauigkeit verarbeitet wird.

TAPPAS enthält sofort einsatzbereite, vielseitige Anwendungen wie:

Hailo Tappas Object Detection

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Objekterkennung

Erkennungs-Apps mit verschiedenen verfügbaren neuronalen Netzen, die einzigartige Funktionalitäten bieten

Multi-Camera Multi-Person (RE-ID)

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Multi-Camera Multi-Person (RE-ID)

Tracking specific people across multiple cameras in the pipeline with multiple streams utilizing model scheduling

Multi-stream Object Detection

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Multi-stream Object Detection

Detection apps with several available neural networks, delivering unique functionalities and supporting multiple streams

License Plate Recognition

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License Plate Recognition (LPR)

Automatic license plate recognition application based on a complex pipeline utilizing model scheduling

Instance segmentation

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Instanzsegmentierung

Ein YOLACT-basiertes Modell, das verschiedene Objekte und Personen identifiziert, konturiert und einfärbt

Pose Estimation

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Haltungsschätzung

CenterPose-basierte App für eine Vielzahl von Anwendungen in den Bereichen Sicherheit und Betriebsoptimierung in verschiedenen Branchen

Hailo Tappas Classification

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Klassifizierung

Sofort einsetzbare ResNet-50-basierte Anwendung, trainiert auf ImageNet

Hailo Tappas Halo Tappas Facial Detection & Recognition

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Gesichtserkennung

Anwendungen zur Gesichtserkennung für Sicherheits- und Authentifizierungsanwendungen

Semantic segmentation

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Semantische Segmentierung

Speziell entwickeltes und vortrainiertes Modell, optimiert für hochauflösende Echtzeitanwendungen wie ADAS-Frontkameras

Hailo Tappas

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Fahrspurerkennung

Sofort einsatzbereite PolyLaneNet-basierte Anwendung, die auf Tusimple für grundlegende Anwendungen des assistierten Fahrens trainiert wurde

Hailo Tappas Depth Estimation

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Tiefenschätzung

Eine ResNet18-UNET-basierte Anwendung, grundlegend für intelligente ADAS-Kameras

Tiling

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Tiling

Allowing to examine specific sections of an image in greater detail without compromising its resolution

Hailo Tappas

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Verfolgung mehrerer Objekte

Ein fortschrittliches, vielseitiges Modell, das mehrere Personen, die sich gleichzeitig bewegen, erkennt und verfolgt