軟體加持機器視覺

November 4, 2019 Brandon Lewis

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。數量的增加也降低了這些系統的成本,儘管單一平台可同時處理的視訊頻道數量有所增加。

這些動態有助於將即時視訊分析從雲端系統移往邊緣。在深度學習推論演算法的助力下,視覺系統現在可以識別、分析並從即時串流傳輸、錄製或逐格影片內容中擷取資料。

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。

監視平台剖析

在邊緣運作的機器視覺解決方案包括一部攝影機,該攝影機與提供本機處理和網路功能的閘道或伺服器平台對接,然後將相關視訊內容或警示傳輸到雲端環境中,以進一步分析或供操作員審查。圖 1 顯示端對端監視平台剖析。

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。(來源:技嘉科技)

需要先進的軟體解決方案,以在多樣的系統鏈中最大化效能和效率。這些解決方案除了將分析演算法套用至視訊內容,也必須支援一系列攝影機硬體、通訊標準以及編碼/解碼通訊協定,以確保互通性。

開啟機器視覺架構

Intel® OpenVINO 工具組為開放、可交互作用的機器視覺軟體奠定堅實的基礎。OpenVINO 是一個開發平台,可跨多個 Intel® 平台 (包括 Intel® Movidius 視覺處理單元 Intel® FPGA,以及與 Intel® HD 顯示晶片整合的處理器),加速電腦視覺演算法於 Caffe 和 TensorFlow 等架構中建置。

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 軟體平台將影像內嵌到人工智慧 (AI) 模型中,可隨著時間的推移訓練臉部辨識、人數統計、車輛辨識、行為分析和其他類型的演算法 (圖 2)。訓練過程完成後,系統會即時串流、記錄、監視和分析 IP 攝影機影片,然後將其轉換成可行的見解,供操作員使用。

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
  • 記錄到儲存裝置
  • 操作員用於檢視特定的攝影機影片,以供進一步分析

快速影片搜尋等功能還可用於快速分析大量影片並顯示特定人物或物體的位置 (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。(來源:大猩猩科技)

得益於 OpenVINO 的整合,IVAR 平台的最大優勢之一,便是將 Intel CPU 上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到現有的監視系統中,進而使不同位置或網站的大量攝影機連接到核心中樞。

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。它推出了一款由 VeMo 驅動的 CCTV 系統,該系統可在並行視訊串流中執行臉部辨識、車輛檢測和行為追蹤。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 設計也使用 IVAR 平台執行現場影像處理,因此監視應用不僅只於被動監視。在這些工業電腦上實作視訊分析可於智慧城市、企業和零售環境中啟用各種新的監視案例。

不僅僅是監控在機器視覺基礎結構中任一點上,處理與分析高品質視訊串流,在許多行業中均可提供重要的價值。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。

有了搭配機器視覺硬體的軟體工具,視覺應用程式可望比以往更加普及。您甚至可以將它們「視為服務」使用。

作者簡介

Brandon Lewis

Brandon is responsible for Embedded Computing Design’s IoT Design, Automotive Embedded Systems, Security by Design, and Industrial Embedded Systems brands, where he drives content strategy, positioning, and community engagement. He is also Embedded Computing Design’s IoT Insider columnist, and enjoys covering topics that range from development kits and tools to cyber security and technology business models. Brandon received a BA in English Literature from Arizona State University, where he graduated cum laude.

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