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邊緣視頻分析的需求

星星科技指導員 ? 來源:嵌入式計算設計 ? 作者:Max Maxfield ? 2022-10-14 10:47 ? 次閱讀
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在過去的幾年中,人工智能AI)系統(tǒng)在分析圖像和視頻,檢測和識別物體和人,并從他們所看到的內(nèi)容中獲取可操作信息的數(shù)量急劇增加。

支持 AI 的視頻分析需要大量的計算資源。這就解釋了為什么早期的視頻分析主要發(fā)生在云中。不幸的是,雖然云計算為許多應用程序提供了優(yōu)勢,但它并不適合延遲(響應速度)是一個問題的任務。使用云服務供應商執(zhí)行基于云的視頻分析可能會導致 100 到 500 毫秒之間的延遲,這對于絕大多數(shù)任務關鍵型和安全關鍵型應用程序來說都是不可接受的。

還有一個事實是,現(xiàn)代視覺系統(tǒng)可能包含大量以4K或更高分辨率運行的高清攝像機。如果將所有這些信息上傳到云中進行分析,它將消耗大量帶寬,并且還會產(chǎn)生巨大的成本。

另一個問題是安全問題。每當您將數(shù)據(jù)傳輸?shù)酵獠繒r,您都有被黑客入侵的風險。另一個非常重要的考慮因素是擁有一致的互聯(lián)網(wǎng)連接。在商業(yè)應用程序的情況下,失去互聯(lián)網(wǎng)連接很煩人。相比之下,在工業(yè)和運輸應用中,例如,如果您在云中執(zhí)行支持AI的視頻分析,那么無法訪問Internet可能會導致受傷或死亡。

幸運的是,計算技術和AI算法的進步使得執(zhí)行邊緣視頻分析(EVA)成為可能。也就是說,實時分析現(xiàn)場視頻。許多AI算法,如那些涉及矩陣運算的算法,都受益于并行處理。通過添加圖形處理單元(GPU),當今功能極其強大的微處理器單元(MPU)的功能可以大大提高,這些單元擁有數(shù)千個小型處理器,每個處理器都有自己的本地內(nèi)存。然而,在這種情況下,GPU不用于操作圖形數(shù)據(jù)以進行顯示,而是以大規(guī)模并行方式執(zhí)行視頻分析AI算法。

應用示例

EVA的使用正在迅速增加,預計在不久的將來將無處不在。使用凌華科技EVA系統(tǒng)的三個真實示例展示了EVA的功能如下:

海上鉆機提供極其惡劣的環(huán)境,包括沖擊、振動、嘈雜的電源、寬范圍的溫度波動、高濕度和鹽水。此外,除了僅支持低數(shù)據(jù)帶寬外,互聯(lián)網(wǎng)連接也是出了名的不可靠。

例如,配備凌華科技EVA系統(tǒng)的高分辨率相機可用于監(jiān)控主鉆機組件。除了在人類進入禁區(qū)時發(fā)出警告外,該系統(tǒng)還可以觀察夾具連接到鉆井設備的速度和位置,并在出現(xiàn)任何不良情況時立即警告人類操作員。

高速列車具有許多好處,包括減少擁堵,改善流動性和提高生產(chǎn)力。矛盾的是,高速列車的問題在于它們以高速行駛,這意味著駕駛員幾乎沒有時間對軌道上的任何障礙物做出反應,例如動物,人類,落下的巖石,甚至軌道本身的變形。

考慮一列高速列車,以300公里/小時(186英里/小時)的速度行駛,相當于83米/秒(或273英尺/秒)。人類對感知到的問題的最快反應是200毫秒(0.2秒),這假設人類正在全神貫注地向前看,不眨眼,也沒有被任何事情分散注意力。假設更現(xiàn)實的響應時間為500毫秒,那么火車在這段時間內(nèi)行駛的距離可能意味著生與死之間的差異。

高分辨率攝像機增強了凌華科技的AVA-5500 AI視頻分析平臺,該平臺配備了EGEX-MXM-P3000 GPU模塊,該模塊由英偉達? Quadro?嵌入式GPU提供支持,可以檢測到遠至一公里的賽道上的問題。結果類似于為駕駛員提供額外的一雙眼睛,永遠不會感到疲倦,永遠不會分心,也永遠不會休息。當然,這些EVA系統(tǒng)必須能夠應對惡劣的鐵路環(huán)境,包括沖擊、振動和嘈雜的電源。

今天的機場必須處理幾乎難以想象的交通量。例如,2019年,約有1.1億乘客通過哈茨菲爾德 - 杰克遜亞特蘭大國際機場;北京首都國際機場處理了1億人;同時約有8000萬人體驗了倫敦希思羅機場的樂趣。毫不奇怪,在機場周圍移動的人數(shù),車輛和飛機的數(shù)量,以及其他飛機的到達和起飛,都存在很大的潛在問題。

幸運的是,凌華科技的MVP-6100-MXM邊緣計算平臺配備了EGM-MXM-P5000 GPU模塊,由NVIDIA? Quadro?嵌入式GPU提供支持,可以通過不斷監(jiān)控跑道、滑行道和終端來檢測和識別潛在問題,從而幫助控制塔中的操作員。

來自安裝在控制塔頂部周圍的十臺攝像機的實時視頻饋送,每個攝像機的分辨率為4K,拼接在一起,以提供無縫的360度全景視圖。EVA的人工智能系統(tǒng)觀察人員,車輛和滑行飛機的運動,立即提醒人類操作員任何問題。

這比簡單地檢測諸如行李車正駛向滑行飛機之類的事實要復雜得多。與調(diào)度系統(tǒng)綁定在一起,EAV系統(tǒng)還可以知道哪些飛機被指示在哪些跑道上降落,起飛和滑行。例如,如果一架飛機被指示在某條跑道上起飛,但開始朝錯誤的方向前進,系統(tǒng)可以立即發(fā)出警報。在未來,EVA的AI系統(tǒng)可能會控制這種情況,并向操作機器的人類發(fā)出指令。

凌華科技的優(yōu)勢

凌華科技為嵌入式計算、測試和測量以及自動化應用設計和制造各種產(chǎn)品。凌華科技的產(chǎn)品線包括計算機模塊、工業(yè)主板、數(shù)據(jù)采集模塊和完整的系統(tǒng)。就該公司的EVA解決方案而言,通過添加NVIDIA GPU,功能強大的英特爾微處理器的功能得到了顯著提升。

大多數(shù)工程師都熟悉 NVIDIA 現(xiàn)成的 GPU 卡及其集成的冷卻風扇。不幸的是,雖然功能強大,但這些卡不適合EVA應用,部分原因是現(xiàn)成卡通常只有兩年的商業(yè)壽命。此外,任何系統(tǒng)的冷卻風扇都會提供潛在的故障點。如果風扇停止工作,系統(tǒng)將停止工作;而且,如果系統(tǒng)停止工作,一切都會停止工作。

如上例所示,EVA系統(tǒng)通常部署在惡劣的環(huán)境中。為了解決這些問題,凌華科技的EVA解決方案采用堅固耐用的裝置,這些裝置經(jīng)過全面認證,可在其目標環(huán)境中使用。此外,這些系統(tǒng)采用最先進的被動冷卻技術(無風扇)。

就EVA GPU子系統(tǒng)而言,凌華科技的工程師采用了英偉達的GPU,并將它們設計到比傳統(tǒng)顯卡小得多的電路板上。這些板提供等效的處理能力,同時消耗更少的功率,這允許它們采用被動冷卻。此外,凌華科技保證這些卡的商業(yè)壽命比傳統(tǒng)的圖形子系統(tǒng)長得多。

在接下來的幾年里,采用邊緣視頻分析的系統(tǒng)將部署在無數(shù)不同的位置,以執(zhí)行大量的應用程序-所有這些都旨在使我們的生活更安全,更安全-而凌華科技將繼續(xù)處于這一激動人心的技術的最前沿。

審核編輯:郭婷

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