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
