软件助力机器视觉

November 4, 2019 Brandon Lewis

计算机视觉,人工智能,机器视觉

在集成关键软硬件模块的工业级电脑的帮助下,机器视觉系统正日渐普及。需求量的小幅增加还降低了这类系统的成本——尽管可同时由单一平台处理视频通道的数量增加了。

这些产业动态正在将实时视频分析从云端推动到边缘。借助深度学习推断算法,视觉系统现在可以识别、分析数据,并从直播、录播或逐帧视频内容中提取数据。

但这些系统只是由灵活可定制的软件构建的端到端视频分析的一部分。各组织机构在正确工具的帮助下,可以将他们的计算机视觉基础设施转变为一部不断进化、智能的视频分析引擎。

监视平台透视

在边缘运行的机器视觉解决方案由摄像头和与其相交互的网关或服务器平台组成,后者负责提供本地处理和网络连接,然后再将相关视频内容或警报传输至云环境,以进一步分析或供操作员审核。图 1 展示的是一台端到端监视平台的组成结构。

一台从边缘横跨至云的视频分析基础设备。(来源:技嘉科技)
图 1。一台从边缘横跨至云的视频分析基础设备。(来源:技嘉科技

为实现这一系列截然不同的系统的性能和效率的最大化,需要先进的软件解决方案。这些解决方案必须支持一系列摄像硬件、通信标准和编码/解码协议,以确保互操作性,此外还需要将分析算法应用于视频内容。

打开机器视觉的架构

英特尔® OpenVINO 工具套件能够为开放、可互操作的机器视觉软件打造坚实基础。OpenVINO 是一款开发平台,可在一系列英特尔® 平台(包括英特尔® Movidius 视觉处理单元、英特尔® FPGA 和集成英特尔® 高清显卡的处理器)上,在诸如 Caffe 和 TensorFlow 这样的架构内进行构建,以加速计算机视觉算法。

OpenVINO 还利用一个 通用 API 来提取多平台的编程问题。因此,机器视觉工作负载可以轻松地在启用 OpenVINO 的基础设施上进行传输,从云/数据中心到边缘服务器,再从网关到兼容的 IP 摄像头。

但 OpenVINO 仍然仅仅是一种端到端软件解决方案的一部分。借助启用 OpenVINO 的视频分析系统得出的结果必须以可操作的方式提交至操作员。

大猩猩科技开发了智能视频分析录像机 (IVAR),一套“软件即服务” (SaaS) 视频管理系统 (VMS)。从边缘横跨至云端,这是通过英特尔® 物联网解决方案联盟认证、以集成 OpenVINO 工具套件的第一个 IVA 软件平台。

IVAR 软件平台将图像输入人工智能 (AI) 模型中,久而久之即可用于训练面部识别、人流统计、车辆识别、行为分析和其他类型的算法(图 2)。训练完成后,系统流式传输、记录、监视并分析网络摄像头的录像,然后再将其转化为操作人员可用的情报。

IVAR 平台使用 AI 来提高机器视觉应用的准确性。(来源:技嘉科技)
图 2。IVAR 平台使用 AI 来提高机器视觉应用的准确性。(来源:技嘉科技

一旦成功捕捉,系统的结果可以是:

  • 在基于云的仪表板中以弹出信息或警报形式出现
  • 以日志事件的形式导出至第三方系统
  • 记录到存储设备
  • 操作人员用于查看某些特定摄像头录像,以便进一步分析

某些功能,如快速视频搜索,也可用于快速分析大量视频和显示特定人物或物体的位置(图 3)。

IVAR 软件可以通过多种方式演示视频分析。(来源:大猩猩科技)
图 3。IVAR 软件可以通过多种方式演示视频分析。(来源:大猩猩科技

由于集成了 OpenVINO,IVAR 平台的一个最大的优点就是它将英特尔 CPU 上的实时视频处理性能提高了 1.5 倍。开发人员不需要再开发基于专用 GPU 架构的复杂的机器视觉系统,而是使用基于 CPU 的设计来大幅降低成本和上市所需时间。

事实上,他们可以把已部署在其视频分析基础设施中某处的现有英特尔处理器基础设施利用起来。

无限集成,以实现极速实时的视频分析

IVAR 软件平台可以轻松地集成至现有监控系统,使位于不同地点或场所的多部摄像头连接至中枢。

以技嘉科技为例,这是为机器学习应用提供高性能计算解决方案的一个供应商。它刚刚推出了一套由 VeMo 技术驱动的监控系统,可对并行的实时视频进行面部识别、车辆检测和行为跟踪。IVAR 软件是在技嘉科技边缘服务器硬件上运行的解决方案的大脑指挥部。

OnLogic 的智能 NVR 设计也采用 IVAR 平台,来处理现场图像,使得监控应用的作用远远超出了被动的监视。在这些工业级电脑上进行视频分析,可以在智能城市、企业与零售环境中实现一系列全新的监控使用案例。

不只是监视对于机器视觉基础设施来说,高质量视频流的处理和分析无论何时都能够为许多产业贡献巨大的价值。在部署过程中灵活分配计算资源,是提高生产率、效率和成本效益的关键所在。

我们在上面向大家展示了如何以更低廉的价格部署机器视觉系统。也展示了将 AI 本地集成至视频分析平台后,如何能逐渐改善机器视觉的应用。

借助能够完善机器视觉硬件的软件工具,视觉应用能够实现前所未有的普及。而您甚至可以以“一种服务”的方式获得它们。

作者简介

Brandon Lewis

Brandon is responsible for Embedded Computing Design’s IoT Design, Automotive Embedded Systems, Security by Design, and Industrial Embedded Systems brands, where he drives content strategy, positioning, and community engagement. He is also Embedded Computing Design’s IoT Insider columnist, and enjoys covering topics that range from development kits and tools to cyber security and technology business models. Brandon received a BA in English Literature from Arizona State University, where he graduated cum laude.

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