AI+城市交通|以算力与灵活性降本增效

机器学习 (ML) 技术正在强化交通部门的检测精度和数据分析能力。作为新技术,机器学习仍在不断演进发展,且新的技术标准也在制定中。

根据IDC发布《2019下半年中国人工智能软体及应用追踪》报告显示,2019年中国机器学习开发平台市场规模达到2.05亿美元。而在2018—2024年之间,中国的机器学习市场的预计复合增长率(CAGR)为38.6%,前景可期。

广泛应用于收费系统、交通监控、安全保障等场景的智能交通摄像头系统,对于交通管理具有变革性的意义。

与建设分流路线和更多道路的传统思路相比,智能交通摄像头对于优化交通流,疏解交通拥挤和堵塞作用非凡,且大大减少了成本消耗。

自 1988 年以来,Tattile 一直在为交通移动应用开发和生产基于人工智能 ( AI )的车牌自动识别系统( ANPR ) 摄像头。该公司为收费系统、车辆追踪、车辆分类和公共安全应用提供了丰富多样的智能摄像头。

Tattile 新推出的新型摄像头系列产品具备面向未来的能力,需要适应新的 AI 算法和图像传感器以便处理庞大且复杂的车辆和环境数据。

由于具备出众的多类目标检测性能、更低的端到端时延和低于 10W 的功耗,赛灵思 Zynq® UltraScale™+ MPSoC 和 DPU 解决方案在Tattile 的产品选型中脱颖而出,为Tattile提供了强大的可扩展能力、灵活性和工业级可靠性,可以解决 Tattile 旗下产品在实际应用场景中所面临的各种设计挑战。在设计上它们适用于从低端到极高端的全系列产品,而且能在对功耗和系统稳定性要求严格的户外环境下运行。

以强大算力,保障全系产品满状态运行

与基于计算机视觉的传统解决方案相比,赛灵思技术能够帮助 Tattile 改善复杂环境下的目标检测、分类精度和推断效率。为实现实时推断,机器学习需要在有限的功耗预算内提供强大算力,而赛灵思解决方案能够满足这些需求,并且积极达成 Tattile 的严格设计目标。

不仅如此,通过赛灵思独特的自适应特性,Tattile 还可以在在未来现场运行时进一步提升性能。

以 AI 工具加持,赋能深度学习灵活升级

专用于 AI 应用开发的软件环境的 Vitis™ AI 是 Tattile 选择赛灵思的另一个原因。Vitis AI 不仅可提供卓越的 AI 加速性能,也能让 Tattile 产品灵活适应各种交通场景。凭借功能强大的 Vitis AI 工具,Tattile 能够面向目标检测和分类实现定制的深度学习神经网络,并在单芯片 MPSoC 解决方案中运行 H.265 视频编解码进程。

借助赛灵思提供的先进技术和开发者工具,加上赛灵思分销合作伙伴 Avnet Silica 的技术支持,使 Tattile 得以面向广泛的交通摄像头产品群体,打造了一款极具竞争力不俗的机器学习平台,助力实现多种应用。

此外,赛灵思解决方案提供了功耗优势、合理的价格、强大的支持团队,这对Tattile业务成功都发挥了积极作用。

文章来源: Xilinx赛灵思官微

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