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<P> </P> <P> 英國布里斯托爾,2022年5月—領(lǐng)先的英國芯片公司XMOS日前宣布推出其自動車牌識別(Automatic Licence Plate Recognition,ALPR)參考解決方案,旨在推動停車場中的ALPR從復(fù)雜的資源密集型硬件轉(zhuǎn)向簡單的、基于設(shè)備的人工智能(AI)方案,從而使設(shè)備制造商和系統(tǒng)集成商可以極方便生產(chǎn)、安裝和集成自動車牌識別系統(tǒng)。</P> <P> 這款參考設(shè)計是與同濟(jì)大學(xué)算法團(tuán)隊及中國本土的方案公司合作開發(fā)的,可以實(shí)現(xiàn)在3-5米距離內(nèi)高精度讀取低速移動的車牌。得益于XMOS的xcore.ai芯片強(qiáng)大的AI功能,輕量化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)可以無縫地適應(yīng)在低功耗、低成本場景中工作,而不會影響精確度。</P> <P> 傳統(tǒng)意義上,使用ALPR功能的停車場所集成的硬件,都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了低速移動、近距離車牌識別所需的規(guī)格。高分辨率攝像頭,以及復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在強(qiáng)大的處理器上運(yùn)行,這些模型很多情況下依賴于后臺云端進(jìn)行圖像處理,這使得在許多情況下ALPR的實(shí)現(xiàn)成本極其高昂,需要從芯片到設(shè)備直到系統(tǒng)進(jìn)行全面創(chuàng)新,方能降低采購成本和使用成本。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20220531142041871.jpg"></P> <P> 相比傳統(tǒng)的ALPR解決方案,XMOS的參考設(shè)計可以在設(shè)備端提供邊緣計算所需的精度和算力,從而顯著降低功耗和減少物料清單(BOM)。通過消除對高成本硬件的需求且?guī)缀跸龑υ七B接的需求,這種設(shè)備成為了整個智慧城市ALPR基礎(chǔ)設(shè)施中切實(shí)可行的組件,可便捷地部署在各類智能停車場所,或者嵌入到智慧園區(qū)和智慧城市等應(yīng)用中,同時使用成本大幅度降低。</P> <P> “對于智能停車而言,云連接和巨大的處理能力完全是大材小用!盭MOS產(chǎn)品、營銷和業(yè)務(wù)拓展副總裁Aneet Chopra表示!斑@使得ALPR網(wǎng)絡(luò)的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于實(shí)際需要,使維護(hù)更加復(fù)雜,并且充斥著云所固有的隱私問題。”</P> <P> “我們開發(fā)的參考設(shè)計通過簡化流程消除了這些問題。如果你可以在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)所需要的的精度和計算,就可以避免將所有原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端,或者使用過于昂貴或功能強(qiáng)大的硬件。從長遠(yuǎn)來看,這將會幫助我們推動ALPR在智能停車市場取得進(jìn)展!</P> <P> “簡易和實(shí)惠是ALPR領(lǐng)域需要優(yōu)先考慮的兩個事項,這不僅是為了推動銷售,也是為了鼓勵創(chuàng)新!蓖瑵(jì)大學(xué)張紹明教授指出。“讓設(shè)備更便宜、更簡單、更可靠對智慧城市而言非常重要,同時縮減機(jī)器學(xué)習(xí)模型的規(guī)模,使它們可以在xcore.ai這種可大規(guī)模生產(chǎn)的芯片上運(yùn)行,從而能夠為開發(fā)人員提供資金和設(shè)計靈活性來進(jìn)行實(shí)驗!</P> <P> 繼3月在tinyML峰會(tinyML Summit)上成功進(jìn)行展示之后,XMOS也于5月16-19日的嵌入式視覺峰會(Embedded Vision Summit)上展示了該解決方案并得到了非常好的反響。</P>