今天，視頻分析廣泛正應用于人們的日常生活。從幫助智能樓宇提升安全性、在智慧城市中檢測擁堵與犯罪，到配合新冠防疫要求監(jiān)測口罩佩戴情況，視頻分析正助力解決各種實際問題，令商業(yè)和生活更加智能。

數(shù)以億計的攝像頭被部署于城市、零售店、火車站以及制造生產線上?？v能眼觀六路，但分析能力是否八面玲瓏？

事實上，要從海量信息中提取洞察，其難度比以往任何時候都大。而那些幫助開發(fā)和部署用于智能樓宇和智慧城市管理視頻分析解決方案的公司，也正面臨以下一項或多項嚴峻挑戰(zhàn)：

Aupera 視頻分析

面向關鍵基礎設施應用

Aupera 是一家提供高智能視頻處理解決方案（從云端到邊緣）的公司，同時也是賽靈思的重要合作伙伴，致力于提供基于賽靈思 Zynq UltraScale+ MPSoC 和 Alveo 加速器卡的高效、高敏捷、可立即部署型 AI 應用。

Aupera 的視頻分析解決方案能將所有被動攝像頭數(shù)據轉換成可操作的情報，同時節(jié)省總擁有成本、提升能效、節(jié)約帶寬，最重要的是——降低部署復雜性。

視頻分析平臺

高性能、低時延

AI 模型和深度學習是用于從視頻使能應用中獲取洞察的關鍵技術。從視頻準確地獲取洞察需要高強度計算和復雜的算法，這背后往往是多個神經網絡并行運行，才能以確定性時延實現(xiàn)高準確性。在視頻流呈指數(shù)級增加、攝像頭數(shù)量日益增長的情況下，完全靠軟件進行全部處理的通用 CPU 已經成為嚴重的瓶頸。

為了解決視頻處理面臨的 CPU 瓶頸，Aupera 創(chuàng)新開發(fā)出一種基于賽靈思 Zynq UltraScale+ MPSoC 的全新分布式微節(jié)點架構，為實現(xiàn)視頻轉碼和實時分析構建靈活應變的計算平臺。

Zynq MPSoC 擁有硬化的視頻編解碼器，能夠同步進行低時延編解碼，以每秒60 幀的速率處理 4K 分辨率畫面。Zynq 器件中的可編程邏輯具備獨特靈活性，支持高效地并行運行不同視頻 AI 算法，使其能以確定性低時延提供準確結果。與基于 GPU 的視頻分析解決方案相比，可提供業(yè)界領先的總擁有成本。

靈活的框架

云端、邊緣、數(shù)據中心皆適用

Aupera 提供了一種簡單的部署模式，可以通過預構建且可定制的神經網絡模型，實現(xiàn)從連接多部攝像頭到智能輸出的所有功能。其 AI 視頻解決方案內置完整的軟件協(xié)議棧，內含視頻網關、可立即部署的用于推斷加速的 AI 模型，以及一套標準的 API，方便簡化與企業(yè)應用或第三方軟件平臺集成。

Aupera 所打造的視頻分析設備可立即部署，能助力解決邊緣缺乏算力的問題，并通過將計算移近攝像頭，在邊緣提取有價值的洞察，從而為用戶提高性能、降低時延、節(jié)省帶寬開支。

Aupera V205 Edge 便攜式設備支持 8 通道 1080p30 視頻 AI

Aupera 2601 Edge 服務器支持 64 通道 1080p30 視頻 AI

對于數(shù)據中心和云部署，客戶可以使用 Boston Stream AI 設備。這是一種基于 Alveo U30 加速器卡（支持 112 通道 1080p30 視頻 AI）的 2RU 服務器

AI 模型

高準確性、業(yè)界一流

對于智慧城市和智能樓宇應用的開發(fā)者而言，從頭創(chuàng)建 AI 模型耗時長、成本高。Aupera 已經開發(fā)出多種可立即投產的高準確性預培訓模型，為多樣化的視頻 AI 工作負載提供支持，其中包括人臉識別、人群統(tǒng)計、人員追蹤、虛擬柵欄、汽車追蹤、汽車車牌識別和視頻異常檢測等。

針對習慣使用自己的定制 AI 模型的開發(fā)者，Aupera 也提供了順暢的集成流程，方便將 Caffe、Pytorch 和 Tensorflow 等主流框架用于模型開發(fā)和部署。

責任編輯：haq