使用Corazon-AI的智能交通管理系統(tǒng)

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)備和實時交通管理系統(tǒng)的需求。

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

盡管目前的交通管理系統(tǒng)配備了某些硬件組件，但它們遠不是能夠提供高級管理的智能。此外，傳統(tǒng)的交通監(jiān)控攝像頭因其對事件的反應(yīng)性方法而幾乎沒有價值。由于這些系統(tǒng)依賴于預(yù)先編程的控制器進行交通流量管理，因此由于交通事故或施工等不規(guī)則事件而動態(tài)調(diào)整時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，提供一個平臺，可以將這些遺留系統(tǒng)從被動方法轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃椒ā?/p>

圖 1：系統(tǒng)框圖

基于邊緣 AI 的交通監(jiān)控系統(tǒng)將包括一個集成了自適應(yīng)算法的智能 AI 盒子、IP 攝像頭、交通信號燈、交通信號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設(shè)計中流動。一旦所有硬件、檢測器、控制器就位，系統(tǒng)就會開始工作，通過 IP 攝像頭捕獲每個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)模型仔細評估捕獲的數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建優(yōu)化計劃，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)信號來執(zhí)行此計劃。最后，人工智能盒子通過云將計劃傳達給鄰近的十字路口。因此，

iWave 的Corazon AI是基于 Zynq Ultrascale+ MPSoC 器件的邊緣 AI 平臺。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，提供了可擴展的多維并行架構(gòu)，能夠通過深度流水線計算引擎執(zhí)行主要的卷積計算和批量歸一化。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)計復(fù)雜性并縮短時間市場。

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，提供了一個靈活的平臺，可以與其他交通設(shè)備集成。連接多達 8 個 IP 攝像機的能力為用戶提供了通過單個網(wǎng)關(guān)從各個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，如 Wi-Fi、藍牙和蜂窩連接，以便設(shè)備在必要時與云和服務(wù)器通信。因此，

這項工作表明，Corazon AI 與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合可以動態(tài)加速實時 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，它加快了交通時間，減少了延誤，縮短了旅行時間。

審核編輯：郭婷