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边缘计算低功耗有解 智慧交通实现在即

日期: 2018-07-17
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在将边缘计算技术推至终端产品时,系统耗电量往往是重要课题。日前资策会智慧系统研究所与系统单晶片(System-on-Chip, SoC)开发商Socionext展开合作,边缘计算推出一影像物件辨识深度学习解决方案,边缘计算解决了GPU高功耗的问题。在未来,该技术将积极导入智慧交通应用场景中。


资策会智慧系统研究所副主任林啓盛表示,在发展物件辨识功能时,多数方案会以200W高功耗的GPU基础;而该解决方案的功耗则能降低至30W左右。超低功耗的特性,能够使该解决方案导入更多智慧路灯、智慧交通的应用场域中。该解决方案目前已在与交通部洽谈合作中,期盼能够使其成为一通用招标标准。


在2017年,Socionext即针对监控摄影机市场推出了M11S影像处理器。该产品配备了3D降噪(3DNR)、宽动态范围(WDR)和感兴趣区域(ROI)等多种先进功能,在低光度环境下也可拍出高画质拍摄,支援现代安全监控市场的多元需求。在COMPUTEX 2018展期间,更进一步展示与资策会智慧系统研究所合作的深度学习环境监控解决方案。林啓盛表示,M11S 影像处理器的强项在于光线变换时,能够瞬间将摄影机切换成最佳的显示模式,并且能做到即时的压缩,将影像回传伺服器,做到物件辨识。


在未来,环境监控领域的机器视觉技术将持续往4K迈进,以满足远距离与小物件侦测的环境监控需求。当今的摄影机以Full HD为大宗规格,然而随著通讯技术与运算技术逐渐进步,待基础建设条件到位时,环境监视摄影机提升至4K解析度是必然的趋势。


目前在全球环境监控市场能够做到4K解析度的区域市场寥寥可数,目前看来,澳洲矿场将有望成为第一个将4K技术导入环境监控的应用场域。林啓盛说明,由于澳洲矿厂的搬运车非常庞大,大约是货柜车的20倍,并且时常採用遥控驾驶,然而厂区内却依然会有工作人员走动,工作环境非常危险。因此,这时若是能够导入4K摄影机,便能将镜头架设在6公尺高处,在不影响车辆行走的前提之下,依然能够清晰的辨识移动人物与物件。


然而,由于4K影像资料所带来的资料传输量非常庞大,边缘计算目前的无线网路基础建设并不能满足该资料量的传输需求。在此状况下边缘计算技术的导入便更显重要。因此,接下来资策会智慧系统研究所将持续与Socionext合作研究边缘计算,期盼能开发整合一可负担的系统方案。

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