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摄像头分析能力是否八面玲珑

今天,视频分析广泛正应用于人们的日常生活。从帮助智能楼宇提升安全性、在智慧城市中检测拥堵与犯罪,到配合新冠防疫要求监测口罩佩戴情况,视频分析正助力解决各种实际问题,令商业和生活更加智能。

数以亿计的摄像头被部署于城市、零售店、火车站以及制造生产线上。纵能眼观六路,但分析能力是否八面玲珑?

事实上,要从海量信息中提取洞察,其难度比以往任何时候都大。而那些帮助开发和部署用于智能楼宇和智慧城市管理视频分析解决方案的公司,也正面临以下一项或多项严峻挑战:

Aupera 视频分析

面向关键基础设施应用

Aupera 是一家提供高智能视频处理解决方案(从云端到边缘)的公司,同时也是赛灵思的重要合作伙伴,致力于提供基于赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC 和 Alveo 加速器卡的高效、高敏捷、可立即部署型 AI 应用。

Aupera 的视频分析解决方案能将所有被动摄像头数据转换成可操作的情报,同时节省总拥有成本、提升能效、节约带宽,最重要的是——降低部署复杂性。

视频分析平台

高性能、低时延

AI 模型和深度学习是用于从视频使能应用中获取洞察的关键技术。从视频准确地获取洞察需要高强度计算和复杂的算法,这背后往往是多个神经网络并行运行,才能以确定性时延实现高准确性。在视频流呈指数级增加、摄像头数量日益增长的情况下,完全靠软件进行全部处理的通用 CPU 已经成为严重的瓶颈。

为了解决视频处理面临的 CPU 瓶颈,Aupera 创新开发出一种基于赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC 的全新分布式微节点架构,为实现视频转码和实时分析构建灵活应变的计算平台。

Zynq MPSoC 拥有硬化的视频编解码器,能够同步进行低时延编解码,以每秒60 帧的速率处理 4K 分辨率画面。Zynq 器件中的可编程逻辑具备独特灵活性,支持高效地并行运行不同视频 AI 算法,使其能以确定性低时延提供准确结果。与基于 GPU 的视频分析解决方案相比,可提供业界领先的总拥有成本。

灵活的框架

云端、边缘、数据中心皆适用

Aupera 提供了一种简单的部署模式,可以通过预构建且可定制的神经网络模型,实现从连接多部摄像头到智能输出的所有功能。其 AI 视频解决方案内置完整的软件协议栈,内含视频网关、可立即部署的用于推断加速的 AI 模型,以及一套标准的 API,方便简化与企业应用或第三方软件平台集成。

Aupera 所打造的视频分析设备可立即部署,能助力解决边缘缺乏算力的问题,并通过将计算移近摄像头,在边缘提取有价值的洞察,从而为用户提高性能、降低时延、节省带宽开支。

Aupera V205 Edge 便携式设备支持 8 通道 1080p30 视频 AI

Aupera 2601 Edge 服务器支持 64 通道 1080p30 视频 AI

对于数据中心和云部署,客户可以使用 Boston Stream AI 设备。这是一种基于 Alveo U30 加速器卡(支持 112 通道 1080p30 视频 AI)的 2RU 服务器

AI 模型

高准确性、业界一流

对于智慧城市和智能楼宇应用的开发者而言,从头创建 AI 模型耗时长、成本高。Aupera 已经开发出多种可立即投产的高准确性预培训模型,为多样化的视频 AI 工作负载提供支持,其中包括人脸识别、人群统计、人员追踪、虚拟栅栏、汽车追踪、汽车车牌识别和视频异常检测等。

针对习惯使用自己的定制 AI 模型的开发者,Aupera 也提供了顺畅的集成流程,方便将 Caffe、Pytorch 和 Tensorflow 等主流框架用于模型开发和部署。

责任编辑:haq

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摄像头分析能力是否八面玲珑

今天,视频分析广泛正应用于人们的日常生活。从帮助智能楼宇提升安全性、在智慧城市中检测拥堵与犯罪,到配合新冠防疫要求监测口罩佩戴情况,视频分析正助力解决各种实际问题,令商业和生活更加智能。

数以亿计的摄像头被部署于城市、零售店、火车站以及制造生产线上。纵能眼观六路,但分析能力是否八面玲珑?

事实上,要从海量信息中提取洞察,其难度比以往任何时候都大。而那些帮助开发和部署用于智能楼宇和智慧城市管理视频分析解决方案的公司,也正面临以下一项或多项严峻挑战:

Aupera 视频分析

面向关键基础设施应用

Aupera 是一家提供高智能视频处理解决方案(从云端到边缘)的公司,同时也是赛灵思的重要合作伙伴,致力于提供基于赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC 和 Alveo 加速器卡的高效、高敏捷、可立即部署型 AI 应用。

Aupera 的视频分析解决方案能将所有被动摄像头数据转换成可操作的情报,同时节省总拥有成本、提升能效、节约带宽,最重要的是——降低部署复杂性。

视频分析平台

高性能、低时延

AI 模型和深度学习是用于从视频使能应用中获取洞察的关键技术。从视频准确地获取洞察需要高强度计算和复杂的算法,这背后往往是多个神经网络并行运行,才能以确定性时延实现高准确性。在视频流呈指数级增加、摄像头数量日益增长的情况下,完全靠软件进行全部处理的通用 CPU 已经成为严重的瓶颈。

为了解决视频处理面临的 CPU 瓶颈,Aupera 创新开发出一种基于赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC 的全新分布式微节点架构,为实现视频转码和实时分析构建灵活应变的计算平台。

Zynq MPSoC 拥有硬化的视频编解码器,能够同步进行低时延编解码,以每秒60 帧的速率处理 4K 分辨率画面。Zynq 器件中的可编程逻辑具备独特灵活性,支持高效地并行运行不同视频 AI 算法,使其能以确定性低时延提供准确结果。与基于 GPU 的视频分析解决方案相比,可提供业界领先的总拥有成本。

灵活的框架

云端、边缘、数据中心皆适用

Aupera 提供了一种简单的部署模式,可以通过预构建且可定制的神经网络模型,实现从连接多部摄像头到智能输出的所有功能。其 AI 视频解决方案内置完整的软件协议栈,内含视频网关、可立即部署的用于推断加速的 AI 模型,以及一套标准的 API,方便简化与企业应用或第三方软件平台集成。

Aupera 所打造的视频分析设备可立即部署,能助力解决边缘缺乏算力的问题,并通过将计算移近摄像头,在边缘提取有价值的洞察,从而为用户提高性能、降低时延、节省带宽开支。

Aupera V205 Edge 便携式设备支持 8 通道 1080p30 视频 AI

Aupera 2601 Edge 服务器支持 64 通道 1080p30 视频 AI

对于数据中心和云部署,客户可以使用 Boston Stream AI 设备。这是一种基于 Alveo U30 加速器卡(支持 112 通道 1080p30 视频 AI)的 2RU 服务器

AI 模型

高准确性、业界一流

对于智慧城市和智能楼宇应用的开发者而言,从头创建 AI 模型耗时长、成本高。Aupera 已经开发出多种可立即投产的高准确性预培训模型,为多样化的视频 AI 工作负载提供支持,其中包括人脸识别、人群统计、人员追踪、虚拟栅栏、汽车追踪、汽车车牌识别和视频异常检测等。

针对习惯使用自己的定制 AI 模型的开发者,Aupera 也提供了顺畅的集成流程,方便将 Caffe、Pytorch 和 Tensorflow 等主流框架用于模型开发和部署。

责任编辑:haq

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