設(shè)計旨在幫助解決方案從高成本、高功耗的硬件轉(zhuǎn)向精簡、高效的機器學(xué)習(xí)

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)。

這款參考設(shè)計是與同濟大學(xué)算法團隊及中國本土的方案公司合作開發(fā)的，可以實現(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芯片強大的AI功能，輕量化的機器學(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。

傳統(tǒng)意義上，使用ALPR功能的停車場所集成的硬件，都遠遠超出了低速移動、近距離車牌識別所需的規(guī)格。高分辨率攝像頭，以及復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型在強大的處理器上運行，這些模型很多情況下依賴于后臺云端進行圖像處理，這使得在許多情況下ALPR的實現(xiàn)成本極其高昂，需要從芯片到設(shè)備直到系統(tǒng)進行全面創(chuàng)新，方能降低采購成本和使用成本。

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。

“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)的成本遠遠高于實際需要，使維護更加復(fù)雜，并且充斥著云所固有的隱私問題。”

“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大的硬件。從長遠來看，這將會幫助我們推動ALPR在智能停車市場取得進展?！?

“簡易和實惠是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。”同濟大學(xué)張紹明教授指出?！白屧O(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)的芯片上運行，從而能夠為開發(fā)人員提供資金和設(shè)計靈活性來進行實驗?！?

繼3月在tinyML峰會（tinyMLSummit）上成功進行展示之后，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。如果您想了解關(guān)于該參考設(shè)計的更多信息，或者想討論與XMOS合作開發(fā)類似的解決方案，請在這個鏈接注冊并得到更多資訊：