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基于NVIDIA Jetson 核心模塊,實(shí)現(xiàn)視頻低時(shí)延傳輸和智能分析

454398 ? 來(lái)源:圖為信息科技 ? 作者:圖為信息科技 ? 2020-09-23 15:03 ? 次閱讀
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圖為信息科技是一家 AI 邊緣計(jì)算方案解決商。本案例中主要通過(guò) NVIDIA Jetson 核心模塊,實(shí)現(xiàn)視頻低時(shí)延傳輸和智能分析。本案例主要應(yīng)用了 NVIDIA Jetson 系列的 Jetson Nano 、 Xavier NX 、 AGX Xavier 核心模塊,以及 Deepstream 、 Gstreamer 軟件平臺(tái)。

圖為信息科技(深圳)有限公司成立于 2011 年,是領(lǐng)先的 AI 應(yīng)用解決方案提供商。致力于通過(guò) AI 賦能商業(yè)和個(gè)人,讓每個(gè)企業(yè)都能夠用采用 AI 。

該公司匯聚了一批關(guān)注視覺(jué)處理相關(guān)核心算法和邊緣計(jì)算領(lǐng)域的高端人才。目前自主研發(fā)的主要產(chǎn)品是基于 NVIDIA Jetson 系列(邊緣計(jì)算)的整套解決方案,包括智能小車(chē)、圖為智盒、機(jī)器人方案等。這些產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的 AI 監(jiān)測(cè)設(shè)備、基于人臉識(shí)別和行為識(shí)別,以及機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、無(wú)人駕駛、便攜醫(yī)療、無(wú)人送貨車(chē)、智慧零售等領(lǐng)域。

圖為科技和國(guó)內(nèi)外很多知名高校及研究機(jī)構(gòu)已簽訂了戰(zhàn)略合作備忘錄,形成了產(chǎn)學(xué)研一體化發(fā)展。該公司自主研發(fā)的核心算法包括人臉識(shí)別、抽煙行為識(shí)別、是否佩戴安全帽識(shí)別、物體識(shí)別、基于圖像數(shù)據(jù)的三維建圖( VSLAM )、路徑規(guī)劃、自動(dòng)避障、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)已廣泛應(yīng)用于各種細(xì)分領(lǐng)域。同時(shí),科研團(tuán)隊(duì)在 AI 視覺(jué)處理領(lǐng)域深耕不綴,技術(shù)沉淀積累豐厚。 AI 視覺(jué)處理解決方案也被廣泛應(yīng)用于與圖形圖像處理相關(guān)的行業(yè),幫助相關(guān)的傳統(tǒng)行業(yè)早日實(shí)現(xiàn) AI+。

突破傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),視覺(jué)數(shù)據(jù)處理能力待提升

目前傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)采用了基于云計(jì)算的執(zhí)行模式,通過(guò)將 AI 服務(wù)部署在云端,依托于云端服務(wù)器集群豐富的硬件資源來(lái)處理計(jì)算請(qǐng)求。這雖然解決了硬件資源不足的問(wèn)題,但云端服務(wù)器地理位置偏遠(yuǎn)的特性造成了額外的時(shí)延,導(dǎo)致基于云計(jì)算的架構(gòu)無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)服務(wù)的需求,同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來(lái)相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。要解決這個(gè)問(wèn)題,可通過(guò)引入邊緣計(jì)算技術(shù)來(lái)支撐 AI 服務(wù),在網(wǎng)絡(luò)邊緣分布式部署大量的邊緣節(jié)點(diǎn),從而向資源受限的終端設(shè)備提供支持來(lái)實(shí)現(xiàn)邊緣智能。

其實(shí),邊緣計(jì)算的本質(zhì)與 AI 、物聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)。而目前 AI 應(yīng)用更多的是依靠云端,邊緣計(jì)算則是將智能從云端轉(zhuǎn)向邊緣。未來(lái),如果沒(méi)有邊緣計(jì)算的支持,將會(huì)有很多應(yīng)用可能都無(wú)法實(shí)現(xiàn)。例如:自動(dòng)駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療以及智慧城市等。

圖為信息科技在目前的解決方案中將數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延優(yōu)化至 80-120ms ,并針對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理,過(guò)濾大量無(wú)用數(shù)據(jù),提取精準(zhǔn)數(shù)據(jù),減少寬帶傳輸壓力,結(jié)構(gòu)化之后再加密傳輸,解決了網(wǎng)絡(luò)傳輸帶來(lái)的安全問(wèn)題。

Jetson 助力視頻數(shù)據(jù)低時(shí)延傳輸,提高智能分析標(biāo)準(zhǔn)

圖為信息科技專(zhuān)注于 AI 邊緣計(jì)算解決方案的開(kāi)發(fā)、制造、銷(xiāo)售與服務(wù)。目前采用 NVIDIA Jetson 系列核心模塊推出的圖為智盒 T100 、 T503 、 T600 等產(chǎn)品,對(duì)于低時(shí)延和智能分析已創(chuàng)造出了更高標(biāo)準(zhǔn)。從數(shù)據(jù)采集到處理、傳輸、應(yīng)用僅需 80-120ms ,遠(yuǎn)程操作如同親臨現(xiàn)場(chǎng),感知不到任何延遲。要實(shí)現(xiàn) AI ,僅僅解決延時(shí)問(wèn)題是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,圖為科技針對(duì)視頻數(shù)據(jù)即時(shí)結(jié)構(gòu)化處理進(jìn)行不斷的研究和提升。目前通過(guò) IP Camera, GSML 等攝像頭采集數(shù)據(jù),運(yùn)用 Jetson 強(qiáng)大的解碼與 AI 處理能力,可以解碼 1080P , 30FPS 8-32 路,將采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)追蹤等算法推理,轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在本地保存,或傳輸?shù)皆贫朔?wù)器保存。無(wú)需將原始視頻數(shù)據(jù)全部上傳遠(yuǎn)程服務(wù)器,有效緩解了網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。將視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化之后再加密傳輸,也解決了網(wǎng)絡(luò)傳輸帶來(lái)的安全問(wèn)題。

基于 NVIDIA Jetson 核心模塊的圖為智盒還具備以下優(yōu)勢(shì):

圖為信息科技 CEO 蘇世鵬表示:“使用 NVIDIA Jetson 系列核心模塊和 Deepstream 、 Gstreamer 軟件平臺(tái)極大提升了視覺(jué)數(shù)據(jù)處理能力,優(yōu)化了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理效率,進(jìn)一步提升了物聯(lián)網(wǎng)在 AI 領(lǐng)域的部署能力。使得我們?cè)?AI 邊緣計(jì)算領(lǐng)域不斷地創(chuàng)新產(chǎn)品,拓展物聯(lián)網(wǎng)智能化應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)增強(qiáng)邊緣計(jì)算的 AI 處理能力,降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本提高生產(chǎn)效率,讓更多相關(guān)傳統(tǒng)行業(yè)早日享受到 AI 帶來(lái)的便捷?;?NVIDIA Jetson 系列核心模塊的圖為智盒產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、無(wú)人配送車(chē)、低空防御、智能巡檢、智慧樓宇等自主化機(jī)器,是邊緣端部署 AI 算力進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的理想載體?!?/p>

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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