在過去的幾年中，人工智能（AI）系統(tǒng)在分析圖像和視頻，檢測和識別物體和人，并從他們所看到的內(nèi)容中獲取可操作信息的數(shù)量急劇增加。

支持 AI 的視頻分析需要大量的計(jì)算資源。這就解釋了為什么早期的視頻分析主要發(fā)生在云中。不幸的是，雖然云計(jì)算為許多應(yīng)用程序提供了優(yōu)勢，但它并不適合延遲（響應(yīng)速度）是一個問題的任務(wù)。使用云服務(wù)供應(yīng)商執(zhí)行基于云的視頻分析可能會導(dǎo)致 100 到 500 毫秒之間的延遲，這對于絕大多數(shù)任務(wù)關(guān)鍵型和安全關(guān)鍵型應(yīng)用程序來說都是不可接受的。

還有一個事實(shí)是，現(xiàn)代視覺系統(tǒng)可能包含大量以4K或更高分辨率運(yùn)行的高清攝像機(jī)。如果將所有這些信息上傳到云中進(jìn)行分析，它將消耗大量帶寬，并且還會產(chǎn)生巨大的成本。

另一個問題是安全問題。每當(dāng)您將數(shù)據(jù)傳輸?shù)酵獠繒r，您都有被黑客入侵的風(fēng)險(xiǎn)。另一個非常重要的考慮因素是擁有一致的互聯(lián)網(wǎng)連接。在商業(yè)應(yīng)用程序的情況下，失去互聯(lián)網(wǎng)連接很煩人。相比之下，在工業(yè)和運(yùn)輸應(yīng)用中，例如，如果您在云中執(zhí)行支持AI的視頻分析，那么無法訪問Internet可能會導(dǎo)致受傷或死亡。

幸運(yùn)的是，計(jì)算技術(shù)和AI算法的進(jìn)步使得執(zhí)行邊緣視頻分析（EVA）成為可能。也就是說，實(shí)時分析現(xiàn)場視頻。許多AI算法，如那些涉及矩陣運(yùn)算的算法，都受益于并行處理。通過添加圖形處理單元（GPU），當(dāng)今功能極其強(qiáng)大的微處理器單元（MPU）的功能可以大大提高，這些單元擁有數(shù)千個小型處理器，每個處理器都有自己的本地內(nèi)存。然而，在這種情況下，GPU不用于操作圖形數(shù)據(jù)以進(jìn)行顯示，而是以大規(guī)模并行方式執(zhí)行視頻分析AI算法。

應(yīng)用示例

EVA的使用正在迅速增加，預(yù)計(jì)在不久的將來將無處不在。使用凌華科技EVA系統(tǒng)的三個真實(shí)示例展示了EVA的功能如下：

海上鉆機(jī)提供極其惡劣的環(huán)境，包括沖擊、振動、嘈雜的電源、寬范圍的溫度波動、高濕度和鹽水。此外，除了僅支持低數(shù)據(jù)帶寬外，互聯(lián)網(wǎng)連接也是出了名的不可靠。

例如，配備凌華科技EVA系統(tǒng)的高分辨率相機(jī)可用于監(jiān)控主鉆機(jī)組件。除了在人類進(jìn)入禁區(qū)時發(fā)出警告外，該系統(tǒng)還可以觀察夾具連接到鉆井設(shè)備的速度和位置，并在出現(xiàn)任何不良情況時立即警告人類操作員。

高速列車具有許多好處，包括減少擁堵，改善流動性和提高生產(chǎn)力。矛盾的是，高速列車的問題在于它們以高速行駛，這意味著駕駛員幾乎沒有時間對軌道上的任何障礙物做出反應(yīng)，例如動物，人類，落下的巖石，甚至軌道本身的變形。

考慮一列高速列車，以300公里/小時（186英里/小時）的速度行駛，相當(dāng)于83米/秒（或273英尺/秒）。人類對感知到的問題的最快反應(yīng)是200毫秒（0.2秒），這假設(shè)人類正在全神貫注地向前看，不眨眼，也沒有被任何事情分散注意力。假設(shè)更現(xiàn)實(shí)的響應(yīng)時間為500毫秒，那么火車在這段時間內(nèi)行駛的距離可能意味著生與死之間的差異。

高分辨率攝像機(jī)增強(qiáng)了凌華科技的AVA-5500 AI視頻分析平臺，該平臺配備了EGEX-MXM-P3000 GPU模塊，該模塊由英偉達(dá)? Quadro?嵌入式GPU提供支持，可以檢測到遠(yuǎn)至一公里的賽道上的問題。結(jié)果類似于為駕駛員提供額外的一雙眼睛，永遠(yuǎn)不會感到疲倦，永遠(yuǎn)不會分心，也永遠(yuǎn)不會休息。當(dāng)然，這些EVA系統(tǒng)必須能夠應(yīng)對惡劣的鐵路環(huán)境，包括沖擊、振動和嘈雜的電源。

今天的機(jī)場必須處理幾乎難以想象的交通量。例如，2019年，約有1.1億乘客通過哈茨菲爾德 - 杰克遜亞特蘭大國際機(jī)場;北京首都國際機(jī)場處理了1億人;同時約有8000萬人體驗(yàn)了倫敦希思羅機(jī)場的樂趣。毫不奇怪，在機(jī)場周圍移動的人數(shù)，車輛和飛機(jī)的數(shù)量，以及其他飛機(jī)的到達(dá)和起飛，都存在很大的潛在問題。

幸運(yùn)的是，凌華科技的MVP-6100-MXM邊緣計(jì)算平臺配備了EGM-MXM-P5000 GPU模塊，由NVIDIA? Quadro?嵌入式GPU提供支持，可以通過不斷監(jiān)控跑道、滑行道和終端來檢測和識別潛在問題，從而幫助控制塔中的操作員。

來自安裝在控制塔頂部周圍的十臺攝像機(jī)的實(shí)時視頻饋送，每個攝像機(jī)的分辨率為4K，拼接在一起，以提供無縫的360度全景視圖。EVA的人工智能系統(tǒng)觀察人員，車輛和滑行飛機(jī)的運(yùn)動，立即提醒人類操作員任何問題。

這比簡單地檢測諸如行李車正駛向滑行飛機(jī)之類的事實(shí)要復(fù)雜得多。與調(diào)度系統(tǒng)綁定在一起，EAV系統(tǒng)還可以知道哪些飛機(jī)被指示在哪些跑道上降落，起飛和滑行。例如，如果一架飛機(jī)被指示在某條跑道上起飛，但開始朝錯誤的方向前進(jìn)，系統(tǒng)可以立即發(fā)出警報(bào)。在未來，EVA的AI系統(tǒng)可能會控制這種情況，并向操作機(jī)器的人類發(fā)出指令。

凌華科技的優(yōu)勢

凌華科技為嵌入式計(jì)算、測試和測量以及自動化應(yīng)用設(shè)計(jì)和制造各種產(chǎn)品。凌華科技的產(chǎn)品線包括計(jì)算機(jī)模塊、工業(yè)主板、數(shù)據(jù)采集模塊和完整的系統(tǒng)。就該公司的EVA解決方案而言，通過添加NVIDIA GPU，功能強(qiáng)大的英特爾微處理器的功能得到了顯著提升。

大多數(shù)工程師都熟悉 NVIDIA 現(xiàn)成的 GPU 卡及其集成的冷卻風(fēng)扇。不幸的是，雖然功能強(qiáng)大，但這些卡不適合EVA應(yīng)用，部分原因是現(xiàn)成卡通常只有兩年的商業(yè)壽命。此外，任何系統(tǒng)的冷卻風(fēng)扇都會提供潛在的故障點(diǎn)。如果風(fēng)扇停止工作，系統(tǒng)將停止工作;而且，如果系統(tǒng)停止工作，一切都會停止工作。

如上例所示，EVA系統(tǒng)通常部署在惡劣的環(huán)境中。為了解決這些問題，凌華科技的EVA解決方案采用堅(jiān)固耐用的裝置，這些裝置經(jīng)過全面認(rèn)證，可在其目標(biāo)環(huán)境中使用。此外，這些系統(tǒng)采用最先進(jìn)的被動冷卻技術(shù)（無風(fēng)扇）。

就EVA GPU子系統(tǒng)而言，凌華科技的工程師采用了英偉達(dá)的GPU，并將它們設(shè)計(jì)到比傳統(tǒng)顯卡小得多的電路板上。這些板提供等效的處理能力，同時消耗更少的功率，這允許它們采用被動冷卻。此外，凌華科技保證這些卡的商業(yè)壽命比傳統(tǒng)的圖形子系統(tǒng)長得多。

在接下來的幾年里，采用邊緣視頻分析的系統(tǒng)將部署在無數(shù)不同的位置，以執(zhí)行大量的應(yīng)用程序-所有這些都旨在使我們的生活更安全，更安全-而凌華科技將繼續(xù)處于這一激動人心的技術(shù)的最前沿。

審核編輯：郭婷