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XMOS發(fā)布用于智能停車的低成本、低功耗車牌自動(dòng)識(shí)別(ALPR)參考設(shè)計(jì)

21克888 ? 來源:廠商供稿 ? 作者:XMOS ? 2022-05-31 15:27 ? 次閱讀
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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)車牌識(shí)別(Automatic Licence Plate Recognition,ALPR)參考解決方案,旨在推動(dòng)停車場(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智能停車場(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)銷和業(yè)務(wù)拓展副總裁Aneet Chopra表示。“這使得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題?!?br />
“我們開發(fā)的參考設(shè)計(jì)通過簡(jiǎn)化流程消除了這些問題。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,或者使用過于昂貴或功能強(qiáng)大的硬件。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,這將會(huì)幫助我們推動(dòng)ALPR在智能停車市場(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)銷售,也是為了鼓勵(lì)創(chuàng)新?!蓖瑵?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_發(fā)人員提供資金和設(shè)計(jì)靈活性來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?!?br />
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 合作開發(fā)類似的解決方案,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

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