英國(guó)布里斯托爾，2022年5月— 領(lǐng)先的英國(guó)芯片公司XMOS日前宣布推出其自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別（Automatic Licence Plate Recognition，ALPR）參考解決方案，旨在推動(dòng)停車(chē)場(chǎng)中的ALPR從復(fù)雜的資源密集型硬件轉(zhuǎn)向簡(jiǎn)單的、基于設(shè)備的人工智能（AI）方案，從而使設(shè)備制造商和系統(tǒng)集成商可以極方便生產(chǎn)、安裝和集成自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)。

這款參考設(shè)計(jì)是與同濟(jì)大學(xué)算法團(tuán)隊(duì)及中國(guó)本土的方案公司合作開(kāi)發(fā)的，可以實(shí)現(xiàn)在3-5 米距離內(nèi)高精度讀取低速移動(dòng)的車(chē)牌。得益于XMOS的xcore.ai芯片強(qiáng)大的AI功能，輕量化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)可以無(wú)縫地適應(yīng)在低功耗、低成本場(chǎng)景中工作，而不會(huì)影響精確度。

傳統(tǒng)意義上，使用ALPR功能的停車(chē)場(chǎng)所集成的硬件，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了低速移動(dòng)、近距離車(chē)牌識(shí)別所需的規(guī)格。高分辨率攝像頭，以及復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在強(qiáng)大的處理器上運(yùn)行，這些模型很多情況下依賴(lài)于后臺(tái)云端進(jìn)行圖像處理，這使得在許多情況下ALPR的實(shí)現(xiàn)成本極其高昂，需要從芯片到設(shè)備直到系統(tǒng)進(jìn)行全面創(chuàng)新，方能降低采購(gòu)成本和使用成本。

相比傳統(tǒng)的ALPR解決方案，XMOS的參考設(shè)計(jì)可以在設(shè)備端提供邊緣計(jì)算所需的精度和算力，從而顯著降低功耗和減少物料清單（BOM）。通過(guò)消除對(duì)高成本硬件的需求且?guī)缀跸龑?duì)云連接的需求，這種設(shè)備成為了整個(gè)智慧城市ALPR基礎(chǔ)設(shè)施中切實(shí)可行的組件，可便捷地部署在各類(lèi)智能停車(chē)場(chǎng)所，或者嵌入到智慧園區(qū)和智慧城市等應(yīng)用中，同時(shí)使用成本大幅度降低。

“對(duì)于智能停車(chē)而言，云連接和巨大的處理能力完全是大材小用?！盭MOS產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)和業(yè)務(wù)拓展副總裁Aneet Chopra表示?！斑@使得ALPR網(wǎng)絡(luò)的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于實(shí)際需要，使維護(hù)更加復(fù)雜，并且充斥著云所固有的隱私問(wèn)題。”

“我們開(kāi)發(fā)的參考設(shè)計(jì)通過(guò)簡(jiǎn)化流程消除了這些問(wèn)題。如果你可以在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)所需要的的精度和計(jì)算，就可以避免將所有原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，或者使用過(guò)于昂貴或功能強(qiáng)大的硬件。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這將會(huì)幫助我們推動(dòng)ALPR在智能停車(chē)市場(chǎng)取得進(jìn)展?！?br />
“簡(jiǎn)易和實(shí)惠是ALPR領(lǐng)域需要優(yōu)先考慮的兩個(gè)事項(xiàng)，這不僅是為了推動(dòng)銷(xiāo)售，也是為了鼓勵(lì)創(chuàng)新。”同濟(jì)大學(xué)張紹明教授指出。“讓設(shè)備更便宜、更簡(jiǎn)單、更可靠對(duì)智慧城市而言非常重要，同時(shí)縮減機(jī)器學(xué)習(xí)模型的規(guī)模，使它們可以在 xcore.ai這種可大規(guī)模生產(chǎn)的芯片上運(yùn)行，從而能夠?yàn)殚_(kāi)發(fā)人員提供資金和設(shè)計(jì)靈活性來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。”

繼3月在tinyML峰會(huì)（tinyML Summit）上成功進(jìn)行展示之后，XMOS也于5月16-19日的嵌入式視覺(jué)峰會(huì)（Embedded Vision Summit）上展示了該解決方案并得到了非常好的反響。如果您想了解關(guān)于該參考設(shè)計(jì)的更多信息，或者想討論與 XMOS 合作開(kāi)發(fā)類(lèi)似的解決方案，請(qǐng)?jiān)谶@個(gè)鏈接注冊(cè)并得到更多資訊：https://www.xmos.ai/ns_alpr_campaign