人工智能和计算机视觉加速智能交通运输的发展

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卡车运输业一直是供应链的重要组成部分，其作用从未像现在这样举足轻重。在按时送货和质量标准方面，运输公司承受的压力比以往任何时候都要大。但是，即使在最佳的行驶环境下，长时间的驾驶也可能导致驾驶员疲劳和分心，这是常见的安全隐患。

新技术的创新应用可以帮助物流企业更有效地运输货物和提供服务。例如，借助人工智能和计算机视觉，可以监控驾驶员的困倦和分心情况，并自动向其发出警报。

IEI Integration Corp. 公司已展示了嵌入有 ITG-100AI 的 PC 如何支持运行诸如此类的驾驶员监控应用程序。

通过记录他们眨眼和/或打哈欠的频率，在超过预定义的阈值后会触发警报以对驾驶员进行警示。更重要的是，它可以实时向控制中心的操作员发出有关驾驶员状况的警报，使他们可以立即采取措施。

智能交通运输的基本要素

具有人工智能工作负载的 PC 是这一驾驶员监控解决方案的核心。它具有低功率、小尺寸和无风扇的结构特性，以克服车辆空间的限制和严苛的环境。

该平台还预装了 Mustang-MPCIE-MX2 mini-PCIe AI 加速卡，用于整合深度学习工作负载（图 1）。该加速卡采用了英特尔凌动^® x5-E3930 处理器和两个英特尔^® Movidius^™ Myriad^™ X VPU，以通过并行执行工作负载来为神经网络加速。

“人工智能技术 + 计算机视觉”为平台助力

驾驶员监控系统对视觉非常依赖，在这方面 Movidius VPU 既提供了运行深度神经网络 (DNN) 所需的性能，又符合监控和运输应用程序对于低功耗的要求。VPU 还允许开发人员以 Caffe 和 TensorFlow 格式快速移植和部署神经网络。

该系统包含了大量面部表情，因此需要大量数据才能确定驾驶员的状况。例如，它涉及彻底检查驾驶员的面部、视线角度或打哈欠。这就是将人工智能技术融入嵌入式设计的切入点，用以捕获这些状况并相应地触发警报。它必须区分正常行为和疲劳或分心的状况。

IEI 对于模型进行训练，并将其部署到嵌入式计算机的推理系统中。IEI 的高级产品经理 Brian Chen 表示，“英特尔^​®​​ 已经为人工智能模型提供了许多开源示例，这大大降低了总体设计成本。

关于准确性（这是衡量人工智能推理效果的关键指标），Chen 表示，演示版嵌入式系统的准确性目前约为 70%。“我们一直在获取更多数据并反复训练模型，因此预计效率可以最高提升到 90％。”

该公司还在其嵌入式解决方案中采用了英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件，其允许开发人员采用两种硬件解决方案来运行两个不同的人工智能程序，从而最大程度地提升工作负载能力（图 2）。在构建嵌入式系统之后，设计人员可以将其部署到另一个应用程序中，而无需对其进行二次编程。只需修改 CONFIG 文件即可。

典型示例：为监控驾驶员而开发的基于人工智能的演示版也可以部署用于监控交通状况，例如追踪行人和车辆的路径。驾驶员可以对警报做出响应，因而有可能避免交通事故。

一个平台，多种应用

在这一演示版中，IEI 硬件和软件构建模块为边缘计算机提供了充足的人工智能性能指标，并有可能在更少的时间和更少的资源情况下支持新的计算机视觉应用程序。例如，ITG-100AI 还可以部署用于监控交通状况，例如十字路口的行人。并且与卡车运输应用场景一样，将立即发出警报，以便驾驶员可以更快地做出反应以避免事故。

“不用从头开始设计，直接部署就非常方便”，Chen 这样说道。“无需进行二次开发。借助我们的平台和 OpenVINO，您只需将人工智能模型部署到系统中并开始运行程序，甚至无需重新设定配置。”