智用星空公司研發(fā)團隊基于計算機視覺及深度學習技術，利用 NVIDIA GPU 和開發(fā)工具，開發(fā)了具有核心知識產(chǎn)權的醫(yī)學康復視覺智能分析產(chǎn)品。

針對傳統(tǒng)患者就醫(yī)時依賴有經(jīng)驗的醫(yī)生對于動作異常的主觀判斷，缺乏定量分析的痛點，我們基于人體骨骼、 手部骨骼關鍵點檢測，參照醫(yī)學評定標準《統(tǒng)一帕金森評定量表》和臨床醫(yī)療大數(shù)據(jù)綜合研判分析，生成諸如肝豆狀核變性、進行性核上性麻痹、皮質脊髓束病變、帕金森等患者及正常人的行動姿態(tài)模型庫。

分析時根據(jù)提取的體態(tài)特征自動匹配模板庫，精準推送異常部位，為醫(yī)生就醫(yī)提供高效的評估工具。另外通過 AI 頭部的識別和處理，更好的保護患者隱私。

NVIDIA Jetson 系列邊緣計算產(chǎn)品帶來低延遲和高吞吐量

NVIDIA 的 Jetson 系列邊緣計算產(chǎn)品，非常方便的支持了 TensorRT 和 DeepStream SDK。這是 NVIDIA 的獨到之處，高性能深度學習推理優(yōu)化器和運行時加速庫能夠給深度學習推理應用程序帶來更低的延時和更高的吞吐量。

使用 TensorRT 加速優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并且能夠輕松的將模型部署到 AI BOX 這樣的小盒子中。這得益于 Jetson 計算平臺內部顯存共用機制，當視頻每增加一路，系統(tǒng)資源僅只增加 200M 左右的顯存占用情況。

DeepStream SDK 是為 AI BOX 這樣的小型化設備在大量部署 AI 的視頻分析應用程序時的解決方案，它提供完整的框架和所有基礎構建模塊。

全新顯卡服務器方案節(jié)約計算設備投入和部署難度

模塊在進行多路人體姿態(tài)檢測時，如果直接使用姿態(tài) Caffe 檢測模型會導致顯存占用太大，識別速度不夠快，同時在識別時速度也需要優(yōu)化，導致整體速度達不到預期要求，只能通過增加部署 AI BOX 設備或者更換顯卡服務器以滿足需求。

于是在NVIDIA提供的 DeepStream-app 的 DEMO 參考下，智用星空使用了 TensorRT 和 DeepStream5.0，最終實現(xiàn)了 NX 5 路（一層樓指定動作點位）， Xavier 20 路（一棟樓指定動作點位）的攝像頭覆蓋，完美的取代了之前的顯卡服務器方案，極大的節(jié)約了計算設備投入和部署難度。

智用星空：專注計算機視覺及人工智能

智用星空（北京）科技有限公司是 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃成員，其成立于 2019 年， 是一家專注于計算機視覺及人工智能在通道控制設備以及教育、醫(yī)療、工業(yè)質檢相關垂直行業(yè)應用場景的創(chuàng)新型高科技企業(yè)。

編輯：jq