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系統整合商如何讓機器視覺更輕鬆

計算機視覺、人工智能、機器視覺

得益於結合必備的軟硬體建置組塊的工業電腦,機器視覺系統正變得愈來愈普及。儘管單一平台可同時處理的視訊頻道數增加,但數量增加同時也降低了成本。

這類變化成了將即時視訊分析從雲端系統移至邊緣的推手。在深度學習推斷演算法輔助下,視覺系統現在可以從直播、錄製或逐一畫面的視訊內容識別、分析及擷取事件資料,將廠房現場錯誤偵測或牲畜監控這類程序最佳化,並且降低成本。

但是,這些系統只是以可自訂的靈活軟體所建置的端對端視訊分析基礎的一部分。藉由正確的工具,組織可將其電腦視覺基礎結構轉變成不斷演進的智慧型視訊分析引擎。另外,系統整合商(SI)若獲得人脈廣闊的解決方案集合商協助,特別適合提供這類服務。

機器視覺平台的結構

在邊緣作業的機器視覺系統,包含與提供本機處理與連網之閘道或伺服器平台連線的攝影機。然後,平台會將相關內容或警示傳送至雲端環境,接受進一步分析或操作人員複查。圖 1 顯示端點對端點解決方案的結構。

自邊緣橫跨至雲端的視訊分析基礎結構。(來源:技嘉科技)
圖 1。自邊緣橫跨至雲端的視訊分析基礎結構。(資料來源:Gigabyte)

若要讓此多元系統鏈的效能與效率更臻完美,必須借助進階的軟體解決方案。這類方案必須支援各式各樣的攝影機硬體與通訊標準、編碼/解碼通訊協定,才能確保互通性,並且將分析演算法套用至視訊內容。

開啟機器視覺架構

Intel® OpenVINO 工具組為開放式可互通的機器視覺軟體提供了穩固的基礎。OpenVINO 這個開發平台可在多種 Intel® 平台(包括 Intel®Movidius 視覺處理器、Intel® FPGA,以及與 Intel® HD Graphics 整合的處理器),加速建置於 Caffe 和 TensorFlow 這類架構的電腦視覺演算法。

OpenVINO 也運用了擷取多平台程式設計問題的通用 API。因此,機器視覺工作負載可以輕鬆地移植到支援 OpenVINO 的基礎結構中,從雲端/資料中心到邊緣伺服器與閘道,再到相容的 IP 攝影機。

不過,OpenVINO 只是端對端軟體解決方案的一部分。支援 OpenVINO 視訊分析系統的輸出必須以可行的方式呈現給操作員。

大猩猩科技已開發出智慧型視訊分析記錄器 (IVAR),這是一套軟體即服務 (SaaS) 視訊管理系統 (VMS)。橫跨邊緣到雲端,它是第一個經過Intel® 物聯網解決方案聯盟認證的的 IVA 軟體平台,以整合 OpenVINO 工具組。

IVAR 軟體平台可將影像擷取至,舉例而言,可用於計算牲畜數量與長時間行為分析,或是車輛識別(基於交通安全目的)的人工智慧(AI)模式(圖 2)。訓練完成後,系統會即時串流、錄製、監視與分析 IP 攝影機影片,然後為作業人員將影片轉換為可行的深入分析。

IVAR 平台使用 AI 來提升機器視覺應用的準確性。(來源:技嘉科技)
圖 2. IVAR 平台使用 AI 來提升機器視覺應用的準確性。(來源:技嘉科技)

擷取後,系統可能發現:

  • 在雲端式儀表板中以快顯畫面或警示呈現
  • 作為記錄事件匯出到第三方系統
  • 合法且必要時,錄製至儲存裝置進行進一步分析

快速影片搜尋等功能,還可用於快速分析大量影片,並且顯示特定事件或是物體的位置(圖 3)。

IVAR 軟體可以多種方式呈現視訊分析。(來源:大猩猩科技)
圖 3。IVAR 軟體可以多種方式呈現視訊分析。(資料來源:Gorilla Technology

拜 OpenVINO 整合之賜,IVAR 平台將 Intel CPU 的即時視訊處理效能提升 1.5 倍。開發人員無須開發基於專用 GPU 架構的複雜機器視覺系統,而可以使用基於 CPU 的設計,來大幅降低成本並縮短上市時間。

事實上,他們或許能運用已部署在其視訊分析基礎結構中某處的現有 Intel 處理器基礎結構。

無限整合,以進行快速、即時的視訊分析

IVAR 軟體平台可輕鬆整合至現有的視覺系統,讓不同場所的多部攝影機連線至中樞。

以技嘉 (Gigabyte) 為例,這是一家機器學習應用的高效能運算解決方案供應商。它推出了一款採用 VeMo 技術的 CCTV 系統,可在並行視訊串流執行車輛偵測與行為追蹤。IVAR 軟體是在技嘉邊緣伺服器硬體上執行的解決方案核心。

OnLogic 的智慧 NVR 設計還採用 IVAR 平台執行現場影像處理,讓視覺應用範圍不僅止於被動監測而已。在這類工業電腦部署視訊分析,便能夠在智慧城市、企業與零售環境實現各式各樣的新使用案例。

機器視覺的實際附加價值

機器視覺基礎架構任何點的高品質視訊串流處理與分析,皆可賦予諸多產業顯著的價值。在部署中全面散佈運算資產的靈活性,是提高生產力、效率和成本效益的關鍵。

以上展示範了如何以更實惠的價格部署機器視覺系統。它也顯示將 AI 以原生方式整合到視訊分析平台中,如何能隨著時間增強機器視覺應用。

利用 Gorilla 的 IVAR 這類工具,視覺應用的投資報酬只會增加。若是盡可能壓低初期投資,並且用「即服務」的方式提供軟體呢?如今系統整合商比任何時候都還輕鬆就能讓客戶瞭解軟體的價值,安裝與維護也不費吹灰之力,進一步鞏固了營收來源。

作者簡介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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