智能城市中人工智能 (AI)、智能傳感器和連接設(shè)備的普及創(chuàng)造了對智能設(shè)備和實(shí)時(shí)交通管理系統(tǒng)的需求。

交通擁堵是一個(gè)日益嚴(yán)重的問題，影響著車輛活動(dòng)和整個(gè)社會(huì)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在班加羅爾這樣的城市，經(jīng)常面臨長時(shí)間的交通擁堵，高峰時(shí)段某些道路的平均速度僅為 4 公里/小時(shí)（2.5 英里/小時(shí)）。

盡管目前的交通管理系統(tǒng)配備了某些硬件組件，但它們遠(yuǎn)不是能夠提供高級(jí)管理的智能。此外，傳統(tǒng)的交通監(jiān)控?cái)z像頭因其對事件的反應(yīng)性方法而幾乎沒有價(jià)值。由于這些系統(tǒng)依賴于預(yù)先編程的控制器進(jìn)行交通流量管理，因此由于交通事故或施工等不規(guī)則事件而動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)間的能力是不可行的。但是，通過使用配備基于邊緣的 AI 系統(tǒng)的視頻，可以消除這些缺點(diǎn)，提供一個(gè)平臺(tái)，可以將這些遺留系統(tǒng)從被動(dòng)方法轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)方法。

圖 1：系統(tǒng)框圖

基于邊緣 AI 的交通監(jiān)控系統(tǒng)將包括一個(gè)集成了自適應(yīng)算法的智能 AI 盒子、IP 攝像頭、交通信號(hào)燈、交通信號(hào)控制器和指揮控制中心的視頻管理系統(tǒng)，所有這些都精心集成到一個(gè)設(shè)計(jì)中流動(dòng)。一旦所有硬件、檢測器、控制器就位，系統(tǒng)就會(huì)開始工作，通過 IP 攝像頭捕獲每個(gè)交叉路口的車輛密度，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到 AI 盒子。AI 盒子通過預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型仔細(xì)評(píng)估捕獲的數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建優(yōu)化計(jì)劃，以盡可能高效地通過交叉路口。系統(tǒng)通過向控制器發(fā)送命令以協(xié)調(diào)信號(hào)來執(zhí)行此計(jì)劃。最后，人工智能盒子通過云將計(jì)劃傳達(dá)給鄰近的十字路口。因此，

iWave 的Corazon AI是基于 Zynq Ultrascale+ MPSoC 器件的邊緣 AI 平臺(tái)。該設(shè)備集成了深度學(xué)習(xí)處理器單元和專用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI 推理引擎，提供了可擴(kuò)展的多維并行架構(gòu)，能夠通過深度流水線計(jì)算引擎執(zhí)行主要的卷積計(jì)算和批量歸一化。它與 Xilinx Vitis AI Stack 集成，支持來自主流框架（如 Tensor Flow、Caffe、Darknet、Keras 和 Pytorch）的高級(jí)預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，利用 AI 應(yīng)用程序的開發(fā)流程，從而降低設(shè)計(jì)復(fù)雜性并縮短時(shí)間市場。

圖 2：Vitis AI 堆棧

Xilinx Vitis AI 堆棧使開發(fā)人員即使沒有深入了解 FPGA 和深度學(xué)習(xí)，也能加快 AI 應(yīng)用程序的開發(fā)流程。Stack 支持 C++/python API，這為開發(fā)人員提供了編程靈活性。Corazon AI box 提供了各種接口的輔助功能，提供了一個(gè)靈活的平臺(tái)，可以與其他交通設(shè)備集成。連接多達(dá) 8 個(gè) IP 攝像機(jī)的能力為用戶提供了通過單個(gè)網(wǎng)關(guān)從各個(gè)路口捕獲多角度高分辨率視頻幀的能力。除此之外，人工智能盒還支持高速連接，如雙千兆以太網(wǎng)和多種無線連接選項(xiàng)，如 Wi-Fi、藍(lán)牙和蜂窩連接，以便設(shè)備在必要時(shí)與云和服務(wù)器通信。因此，

這項(xiàng)工作表明，Corazon AI 與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合可以動(dòng)態(tài)加速實(shí)時(shí) AI 推理的功能，并提高超越傳統(tǒng)系統(tǒng)的可預(yù)測性。結(jié)果，它加快了交通時(shí)間，減少了延誤，縮短了旅行時(shí)間。

審核編輯：郭婷