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利用NVIDIA GPU加速AI增強交通安全

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:About Debraj Sinha ? 2022-03-31 15:18 ? 次閱讀
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NVIDIA Metropolis 合作伙伴Sighthound – 以前的 Boulder AI 正通過軟件和硬件解決方案幫助城市改善交通管理和行人安全,為邊緣數據智能帶來云本機解決方案。

為了設計高效、公平和可持續(xù)的基礎設施,城市規(guī)劃者依賴于準確的道路使用數據。 Sighthound 構建了邊緣化、以道路為中心的產品,為城市提供數據,用于保護十字路口行人、量化停車占用率和分析公路利用率的應用。

宜居性和安全性的競爭優(yōu)勢

Sighthound 在競爭激烈的人工智能領域的主要目標是使用最先進的工具和全堆棧方法,以實現(xiàn)更快的計算優(yōu)化解決方案上市時間。他們利用嵌入式 NVIDIA ? Jetson ? edge AI 平臺的強大功能,該平臺在為 DNN 攝像頭和節(jié)點供電的緊湊節(jié)能模塊中提供 GPU 加速計算。

Sighthound 將其業(yè)界領先的專有開發(fā)流量數據集與 NGC 的預訓練TrafficCamNet模型和 NVIDIA tao toolkit相結合,快速跟蹤 AI 開發(fā)流程。它還改進了平臺的性能和準確性。將開發(fā)時間縮短到幾周,它向丹佛市提供了一個交通安全解決方案,該解決方案可以自動檢測、計數和測量速度,并跟蹤行人、自行車和車輛占用情況。

Darren Odom 說:“經過預訓練的 NVIDIA 模型幫助我們獲得了交通模型的高度準確性,并更快地推向市場。它使我們能夠專注于構建周圍的技術并提取實時數據,從而為我們的客戶以及最終生活在這些更智能城市的公民創(chuàng)造真正的價值?!保?Sighthound 首席技術官,博爾德人工智能前首席執(zhí)行官。

作為美國發(fā)展最快的大都會地區(qū)之一,丹佛市面臨著快速、安全地利用老化和受限的基礎設施運送人口的挑戰(zhàn)。該市正在部署 Sighthound 的人工智能視頻檢測和分析應用程序,以使道路、十字路口和人行橫道更加安全和智能。傳感器平臺實時滿足丹佛的交通需求,使該市能夠在最擁擠的情況下快速反應和管理交通。

關于作者:About Debraj Sinha

Debraj Sinha 是 NVIDIA Metropolis 的產品營銷經理,專注于通過支持 AI 的視頻分析在全球打造更智能的空間。 Debraj 與從初創(chuàng)企業(yè)到財富 500 強企業(yè),再到推動安全和效率提升的人工智能應用市場等合作伙伴展開合作。他擁有加利福尼亞大學哈斯商學院工商管理碩士學位,伯克利,康奈爾大學計算機科學碩士學位。

審核編輯:郭婷

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