[00331690]嵌入式 AI 视觉
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技术详细介绍
团队开发了一系列嵌入式视觉产品。在英伟达（NVIDIA） 公司的Jetson嵌入式GPU、Intel movidius VPU计算单元、ARM开发版等嵌入式硬件平台上，开发了人脸检测与识别系统、人的属性分析系统、行人检测系统、车辆检测系统、动态车牌识别系统、火焰检测系统、人流统计及分析系统等，内含国际领先的深度学习视觉算法，速度快，精度高。
主要技术指标及优势
与传统服务器方案相比，嵌入式方案的优点是可将检测与识别在前端实现，从而避免了大量视频或图像数据传输的问题， 在安全性、成本、实用性等方面都有着明显的优势。此外， 嵌入式方案可作为服务器方案的“分体化”选择：在处理多个场景时，服务器方案需要将多路摄像头数据传输到服务器统一进行处理；而嵌入式方案可在前端针对每一路摄像头进行独立处理，从而避免了服务器的分布式管理。当然，嵌入式方案的最直接优点是硬件设备尺寸小，大大拓宽了视觉系统的应用场景。
主要应用领域
本项目在在门禁、安防、智能交通、安全生产、商场管理等领域有着广泛的应用前景。
市场前景及经济效益预测
随着深度学习在计算机视觉中取得成功，深度神经网络被大量应用在人脸识别等视觉技术中，视觉应用的性能取得了飞跃提升，成为新一轮人工智能产业化的代表技术之一。但是由于深度学习框架的高运算量特点， 目前大部分视觉应用算法通常需要在GPU服务器端来实现。这意味着现有基于深度学习的视觉系统方案大多难以脱离服务器平台。
主要技术指标及优势
与传统服务器方案相比，嵌入式方案的优点是可将检测与识别在前端实现，从而避免了大量视频或图像数据传输的问题， 在安全性、成本、实用性等方面都有着明显的优势。此外， 嵌入式方案可作为服务器方案的“分体化”选择：在处理多个场景时，服务器方案需要将多路摄像头数据传输到服务器统一进行处理；而嵌入式方案可在前端针对每一路摄像头进行独立处理，从而避免了服务器的分布式管理。当然，嵌入式方案的最直接优点是硬件设备尺寸小，大大拓宽了视觉系统的应用场景。
主要应用领域
本项目在在门禁、安防、智能交通、安全生产、商场管理等领域有着广泛的应用前景。
市场前景及经济效益预测
随着深度学习在计算机视觉中取得成功，深度神经网络被大量应用在人脸识别等视觉技术中，视觉应用的性能取得了飞跃提升，成为新一轮人工智能产业化的代表技术之一。但是由于深度学习框架的高运算量特点， 目前大部分视觉应用算法通常需要在GPU服务器端来实现。这意味着现有基于深度学习的视觉系统方案大多难以脱离服务器平台。