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設(shè)計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí) 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)。 
這款參考設(shè)計(jì)是與同濟(jì)大學(xué)算法團(tuán)隊(duì)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。 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。 相比傳統(tǒng)的ALPR解決方案，XMOS的參考設(shè)計(jì)可以在設(shè)備端提供邊緣計(jì)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(gè)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(shí)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。”XMOS產(chǎn)品、營銷和業(yè)務(wù)拓展副總裁Aneet Chopra表示。“這使得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。” “我們開發(fā)的參考設(shè)計(jì)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(jì)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。” “簡易和實(shí)惠是ALPR領(lǐng)域需要優(yōu)先考慮的兩個(gè)事項(xiàng)，這不僅是為了推動銷售，也是為了鼓勵(lì)創(chuàng)新。”同濟(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(shí)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?yàn)殚_發(fā)人員提供資金和設(shè)計(jì)靈活性來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。” 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。如果您想了解關(guān)于該參考設(shè)計(jì)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?jiān)谶@個(gè)鏈接注冊并得到更多資訊：https://www.xmos.ai/ns_alpr_campaign |
