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人工智慧和電腦視覺推動智慧型交通

AI 技術, 智慧運輸

編者註:insight.tech 支持終結種族主義、不平等與社會不正義行為。我們不容忍我們贊助商的產品用於侵犯人權,包括但不限於政府濫用視覺化技術。insight.tech 上所提到的產品、技術和解決方案皆假定為以負責且合乎道德的方式使用人工智慧以及電腦視覺工具、技術和方法。

 


 

大貨車產業一直是供應鏈中重要的一環,而在現今的格局中更扮演了至關重要的角色。運輸公司在滿足期限和品質標準方面正承受著前所未見的壓力。即使在最理想的條件下,長途駕駛會導致司機疲勞和注意力分散等常見的安全隱憂。

透過創新運用新技術,有助企業提升商品運輸和提供服務的效率。舉例來說,有了人工智慧和電腦視覺,便可以監測駕駛是否打嗑睡或注意力分散,並自動發出警告。

IEI Integration Corp. 展示其搭載 ITG-100AI 的電腦如何運用類似的駕駛監測應用程式。

透過錄製駕駛眨眼和/或打哈欠的頻率,只要數量超過預先設定的值,系統便會向駕駛發出警告。更甚者,控制中心人員也會即時接收到駕駛狀況的警告,以便他們立即採取應對措施。

智慧型運輸的實質性內容

搭載 AI 工作負載的電腦是該駕駛監測解決方案的核心。該電腦耗電量低、只有一個巴掌大小且無風扇的設計規格,克服了車輛空間限制和崎嶇的道路狀況。

該平台也預先安裝了 Mustang-MPCIE-MX2 mini-PCIe 人工智慧加速器,用以進行深度學習工作負載整合(圖 1)。此加速器整合了 Intel Atom® x5-E3930 處理器以及兩個 Intel® Movidi Myriad X VPU,透過平行執行工作負載來加速神經網路。

圖 1.搭載人工智慧工作負載的邊緣運算裝置,能允許設計師開發智慧型運輸應用程式。(來源:IEI Integration)
圖 1. 搭載人工智慧工作負載的邊緣運算裝置,能允許設計師開發智慧型運輸應用程式。(來源:IEI Integration)

人工智慧科技 + 電腦視覺推動平台

駕駛監測系統的關鍵在於視覺,而 Movidius VPU 提供的不只是能執行深度神經網路 (DNN) 的效能,亦具備監測和交通應用程式所需的低耗電。VPU 允許工程師能同時透過 Caffe 和 TensorFlow 格式快速連接並部署神經網路。

該系統包含了多種運算式,因此需要廣泛的資料來判斷駕駛的狀態。舉例來說,系統會詳加檢查駕駛臉部、雙眼角度或打哈欠。接著人工智慧技術會進入內嵌式設計,來捕捉這些條件並以此觸發各種警報。它必須分辨正常以及疲勞行為或注意力分散的條件。

IEI 會訓練模型並部署在內嵌式電腦中的推理系統。「Intel® 開放了許多人工智慧模型的開源樣本,而此舉大大降低了整體設計成本,」IEI 資深產品經理 Brian Chen 說。

至於準確度(人工智慧推理執行效果的關鍵指標),Chen 則表示示範版嵌入式系統的準確性目前約為 70%。「我們仍在持續收集更多資料及重新訓練模型,所以預計最多能將效率提升 90%。」

該公司也在他們的嵌入式解決方案中運用 Intel® OpenVINO 工具組,如此工程師便能採用兩種硬體解決方案,來執行兩種不同的人工智慧程式,也因此最大化工作負載(圖 2)。打造一個內嵌式系統後,設計師就可以將系統部署進另一個應用程式,而無須再次撰寫程式。只需要稍微修改 CONFIG 檔案即可。

圖 2.透過 Intel® 硬體加速器和 OpenVINO™ 工具組,只需要三個步驟便能開發和部署一個神經網路。( 來源:Intel® )
圖 2. 透過 Intel® 硬體加速器和 OpenVINO 工具組,只需要三個步驟便能開發和部署一個神經網路。(資料來源:Intel®

合適的範例:以人工智慧為基底的駕駛監測示範版軟體,也可部署用來監測交通狀況(例如追蹤行人和車輛的路徑)。駕駛可因此回應警報並有機會避免交通事故。

單一平台、多個應用程式

在此示範中,IEI 硬體和軟體架構模塊提供了具備充足人工智慧效能里程的邊緣電腦,有機會在更短時間及更少資源的情況下,支援新的電腦視覺應用程式。舉例來說,ITG-100AI 也可部署用來監測交通狀況(如十字路口的行人)。而就如同大貨車的案例,駕駛在收到即時警報後,也可以更快反應以避免事故。

「與其從頭開始設計,部署要簡單得多,」Chen 表示。「開發兩次實在沒有必要。有了我們的平台和 OpenVINO,您只需將人工智慧模型加至系統,然後即可在不重設組態的情況下執行程式。」

作者簡介

Majeed Ahmad is former Editor-in-Chief of EE Times Asia, a sister publication of EE Times. Moreover, as the Editor-in-Chief at Global Sources, a Hong Kong-based trade and technology publishing house, he spearheaded magazines related to electronic components, consumer electronics, and computer, security and telecom products. Majeed is a journalist with an engineering background and two decades of experience in writing, editing and acquiring technical content. He is also author of six books on electronics: Smartphone, Nokia’s Smartphone Problem and The Next Web of 50 Billion Devices, Mobile Commerce 2.0, Age of Mobile Data, and Essential 4G Guide.

Profile Photo of Majeed Kamran