边缘计算AI智能分析网关V4算力分析及应用场景

发布时间:2024年01月11日

一、硬件介绍

智能分析网关V4是TSINGSEE青犀视频推出的一款高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备,硬件采用BM1684芯片,集成高性能8核ARM A53,主频高达2.3GHz。硬件内置近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析,上报识别结果,并能进行语音告警播放。

硬件目前有3种型号(8路/16路/32路),性能高、速度快,功耗低、易安装、易维护,操作简单、即插即用,同时拥有丰富的北向API接口,支撑上层业务应用大平台,可应用在工厂、工地、社区、校园、楼宇、交通等行业与领域中。

二、算力

1)超高性能计算与编解码能力

  • 高达17.6/32 Tops的INT8峰值算力,2.2T的FB32高精度算力;
  • 支持高达16 TFLOPS的FP16/BF16半精度算力;
  • 支持高达16/32路1080P高清视频全流程处理;
  • 支持高达32路H.264/H.265 1080P@25FPS视频硬件解码。

2)接口丰富、部署灵活

  • 丰富接口:1000M 以太网口、USB3.0/USB2.0、HDMI、RS-485、RS-232;
  • 适配支持SATA存储,支持2TB存储容量(以具体型号为准);
  • 选配支持LTE无线回传功能(以具体型号为准);
  • 支持Wi-Fi/BT无线互联(以具体型号为准);
  • 支持扩展硬盘存储(M.2 SSD) (以具体型号为准);
  • 可选配支持4G/5G模块(以具体型号为准)。

3)高可靠性、加密保护

  • 支持高容量eMMC可开发支持主备分区;
  • 支持异常故障告警与保护处理机制;
  • 支持可编程加密芯片用于隐私信息保护。

4)易用工具链,开发灵活

  • 一站式深度学习开发工具包Sophon SDK;
  • 支持Caffe/DarkNet/TensorFlow/ PyTorch /MXNet/ ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架;
  • 支持分类、检测主流网络模型,支持自定义算子开发;
  • 支持Docker容器化,算法应用快速部署;
  • 支持动态加载多种算法应用、扩容能力;
  • 支持算法在线迭代更新和升级能力;
  • 支持单设备应用和"一加N"主副设备协作能力;
  • 算法召回率≥95%、误报率和漏报率≤5%。

三、功能

1)无需独立开发

智能分析网关V4具备多种AI算法模型智能分析和视频智能化综合管理的基础能力,同时还拥有主副设备协作管理,无需独立开发业务管理系统,降低了交付周期及交付成本。

2)管理平台

为了实现数据和业务的闭环,需要视频智能化综合管理软件平台来完成前端监控相机和智能分析网关的综合管理等。软件平台支持前端设备管理、实时视频预览、录像与云存储、物联感知、告警管理及推送、取证抓拍、算法OTA在线迭代升级、数据态势分析大屏等。

3)算法列表

算法可按需组合、按场景配置,算法配置后,即可对监控视频流进行实时检测,当检测到事件后,将立即触发告警并抓拍,并上报告警消息。告警消息可通过弹窗、提示音等方式进行提醒,便于管理人员及时查看。具体算法如下:

四、应用场景

1)周界防护

借助小区、园区、厂区等周界已建的各类视频监控,依托人体事件相关智能检测算法,实现非法人员闯入告警、周界入侵告警等,打破了传统电子围栏、红外对射、光纤震动等周界入侵告警方案,赋能周界入侵报警系统。

2)智慧安监

通过安全帽检测、工作服检测、反光衣检测等算法,可对工厂、工地、生产车间等场所与区域内的工作人员自动检测是否按照规范着装,同时依据抽烟/玩手机、离岗等AI算法,自动识别工作人员是否存在违规行为,并能联动语音告警进行提醒,赋能企业安全生产。

3)智慧社区

基于系统内部署的AI算法模型,如:周界入侵、电瓶车入电梯、烟火、消防通道占压、消防设施检测、垃圾满溢等,可对小区内部及周边的安全隐患及意外事件进行识别与实时告警,对人、车、物、行为进行智能化管理,构建智慧社区可视化监管平台,推进小区信息化、网络化管理和立体化防控,实现治安防控全覆盖,保障业主生活安全健康。

4)智慧消防

借助烟火识别技术及烟感传感器、温湿度传感器接入,对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动感知、识别和报警,并与消防管理系统进行联通,赋能智慧消防系统。

文章来源:https://blog.csdn.net/TsingSee/article/details/135535330
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