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Arcturus采用NXP邊緣處理器保障公共安全

2019-08-20 來源:EEWORLD

本文作者:恩智浦AI和機器學習技術總監Markus Levy

機器學習有各種各樣的應用,然而,很少有像公共安全那樣引人注目。最近,我與來自Arcturus的團隊合作,他們一直致力于提供方法,以便在圣克拉拉舉辦的恩智浦連接大會期間提供智能交通運營安全服務。

Arcturus專注于處理來自地鐵站臺上的視頻并進行三個事件處理,包括:站臺擁擠度、是否有人在站臺邊、是否有廢棄的包裹或行李。


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如果滿足其中一個條件,系統會立即發出通知或執行本地實時操作,例如關閉軌道通行,這也說明機器學習可以負責通常需要人員觀察的情況,并將其轉變為主動檢測能力。

采用i.MX 8M Mini構建系統

為了構建該系統,Arcturus選擇了NXP的四核i.MX 8M Mini應用處理器,與ArmNN相結合,在邊緣構建其神經網絡檢測算法。對于像這樣的公共安全系統,邊緣處理可以消除每個攝像機到云端的大量視頻數據,從而改善了系統的響應時間和可靠性。

下表描述了Arcturus使用Arm NN實現的效率,與使用OpenCV部署的現有方案相比,性能大幅提升,從而使得直接就可以在i.MX8M Mini的四核Arm A53上進行實時檢測,而無需使用專門的ML硬件甚至GPU。


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由eIQ軟件開發工具提供支持

為了幫助Arcturus將他們的應用程序從OpenCV移植到i.MX 8M Mini,我們為他們提供了我們的eIQ?機器學習軟件開發工具的前期版本。值得注意的是,eIQ還支持OpenCV的機器學習,但出于性能和效率的原因,我們通常會建議使用Arm NN。使用eIQ軟件幫助他們在幾天內快速部署他們的應用程序,從我們的角度來看,該項目提供了一個很好的演練機會,以確保eIQ機器學習開發環境能夠實現從桌面到嵌入式應用程序平穩過渡的承諾,并為用戶提供i.MX 8M Mini中的全部優勢。

我們很高興看到Arcturus即將推出的系統,他們現在仍然在緊鑼密鼓的工作,包括支持服裝特征和重新識別方法的ML技術來定位人員,比如在人員嘈雜的場合中快速尋找丟失的孩子。


Markus Levy于2017年加入恩智浦,擔任AI和機器學習技術部門總監。在此職位上,他主要專注于恩智浦微控制器和i.MX應用處理器產品線的技術戰略,路線圖以及AI和機器學習功能的營銷。此前,Markus是EEMBC董事會主席,他自1997年4月創立并擔任總裁。Levy先生也是多核協會的主席,他于2005年共同創立了該協會。此前,他是微處理器雜志的高級分析師,以及EDN雜志的編輯。Markus的職業生涯始于英特爾公司,包括英特爾微處理器和閃存產品的高級應用工程師和客戶培訓專家。 Markus作為志愿者連續參加了13年的滅火及拯救生命的志愿行動。

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