★ 交通管理：Edge AI 透過智慧交通系統幫助建設智慧城市和公共安全

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智慧交通管理與智慧交通一樣重要

當我們談論智慧交通時，最具突破性的人工智慧應用之一，總是自動駕駛汽車。更多的車輛來到城市，交通管理和安全對城市居民和交通部門來說更重要。智慧交通是指智慧整合交通系統，包括但不限於無線通訊、人工智慧和電腦視覺，以增強智慧移動性。線上汽車購物指南估計，2022 年將銷售 1520 萬輛新車，比 2021 年的汽車銷售額成長 1.2%。隨著車輛的增加，人們每天面臨的另一個交通問題是交通堵塞。堵塞還會導致更高的燃料消耗、空氣汙染，以及不必要的時間和能源浪費。交通違規是道路死亡的主要原因，人工智慧現在準備解決這個問題。

讓我們看看洛杉磯，405 號州際公路對面的城市，被評為美國第11大塞車的道路。（表格 2021 全球流量記分卡，INRIX。實際上，我以為它至少是前 5 名🙃

I-405 改進專案與Iteris合作，利用智慧交通系統（ITS）和 405 Express Lanes基礎設施設計，包括 ITS 和 Express Lanes 的可變資訊標誌、閉路電視攝影機、車輛檢測、坡道計量以及通訊網路。

📷維基百科：I-40

使用智慧交通系統（ITS）進行交通管理

I-405 改進專案解釋了，ITS 如何結合物聯網和人工智慧等技術，以幫助運輸機制合作。

人工智慧整合攝像機，可以緩解經常阻礙我們城市交通的瓶頸和堵塞點。交通擁堵主要是由於忽視了某些因素，例如兩輛行駛車輛、交通燈、路標和十字路口行人之間的距離。

智慧交通系統（ITS）是一個主要的電腦視覺應用領域，包括車輛分類、交通違規檢測、交通流量分析、停車場檢測、車牌辨識、行人檢測、交通標誌檢測、避免碰撞、道路狀況監控以及車內司機注意力檢測。

將Edge AI佈署到我們的城市

讓我們深入研究，利用快速訓練和佈署平台，以及相關模型將 NVIDIA Jetson 驅動的應用程式，佈署到智慧城市的例子。

行人和騎腳踏車的人檢測
汽車和人員檢測
車牌檢測

丹佛市支援人工智慧的交通管理攝影機

行人檢測

alwaysAI：如何在城市景觀中檢測行人和騎腳踏車的人

Crossroad 需要更可靠的資料，包括車輛、腳踏車和行人資訊。更完整的交通分析對未來的道路改善非常重要。在城市檢測行人和騎腳踏車的人，是自動駕駛應用的關鍵部分。自動駕駛汽車需要確定行人和騎腳踏車的人之間的距離，以及他們的意圖。我們可以使用物體檢測，來檢測和區分場景中的人或腳踏車。然而，如果你需要更準確地計算人員和腳踏車的位置，語義分割更合適，即逐畫素而不是邊界框進行檢測。

alwaysAI 在模型目錄中，提供了一組開源預先訓練的模型。以下示範案例使用帶有簡單演算法的啟動模型之一，以實現其目標。

從影片中刪除行人和騎腳踏車的人

在本教程中，始終 AI 使用 enet 電腦視覺模型在影片的每個幀中分割行人和騎腳踏車的人，然後使用結果根據行人和騎腳踏車的人的位置執行操作。alwaysAI semantic_segmentation_cityscape 啟動應用程式，在一系列城市景觀影像上執行 enet 模型。

本指南的來源可在以下網址找到：https://github.com/alwaysai/pedestrian-segmentation

瞭解如何使用始終的 AI 和 Seeed 的 Jetson 驅動的邊緣裝置，來快速佈署 AI 應用程式。

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alwaysAI 平台還提供先進的人工智慧功能，以提供更安全、更智慧的駕駛體驗：

司機和機艙內監控

利用姿勢估計和臉部辨識模型，在駕駛艙內監控司機是說話、發簡訊還是繫安全帶。

智慧科技和電動汽車整合

改善駕駛體驗和消費者對更有效率、智慧和電動汽車的需求。

智慧電子鏡子

提高交通的可見性，過濾掉眩光，監控盲點，並超車檢測，以確保駕駛員的安全。

部分或完全自主的解決方案

使用先進的電腦視覺，以最佳的準確度檢測車輛、障礙物、行人、車道和交通標誌。

即時車輛檢測

NVIDIA 部落格：建立即時車牌檢測和辨識應用程式

我們可以利用 NVIDIA NGCTM 提供的工具，來建立車輛識別系統。NVIDIA NGCTM 託管一個目錄，包括一套精選的 GPU 最佳化軟體，幫助你快速開始開發端到端電腦視覺解決方案，並加快人工智慧產品的生產品質模型和概念驗證（PoC）時間。 NGC 目錄包括：

容器打包軟體應用程式、庫、依賴項和執行時編譯器
預先訓練的模型，可用於推理或微調傳輸學習，為資料科學家和開發人員節省了寶貴的時間。
SDK 包括註釋工具、用於傳輸學習自定義的預先訓練模型，以及有助於實現跨雲端佈署到邊緣，以進行低延遲推理的 SDK。
用於佈署 GPU 最佳化應用程式和 SDK 的 Helm 圖表。

瞭解如何開始使用 DashCamNet 和 PeopleNet 與 Jetson Xavier NX 和多攝影機

為了檢測車輛，我們使用 NGC 的 DashCamNe t 和 PeopleNet 模型，以及遵循 Tomasz 的儲存庫，我們還可以啟用 3 個視野約為 270° 的攝影機。

PeopleNet 用於確定人員流動，主要是在零售店、購物中心和公共交通站。PeopleNet 是一個三級物件檢測網路，使用 960×544 RGB 影像來檢測人、袋子和臉。

此卡片中描述的 DashCamNet 檢測影像中，四個類別中的一個或多個實體物件，並返回每個物件周圍的框，以及每個物件的類別標籤。該模型檢測到的四類物體是 —— 汽車、人、路標和腳踏車。DashCamNet 基於 NVIDIA DetectNet_v2 檢測器，以 ResNet18 為特徵提取器。

DashCamNet（DLA0）+PeopleNet（DLA1）在 3 個攝影機串流上。

NVIDIA AI-IOT儲存庫：3 個攝影機流上的 DashCamNet（DLA0）+PeopleNet（DLA1）。

影像顯示了與 DashCamNet 檢測相對應的紅色框，和 PeopleNet 的綠色框。PeopleNet 檢測用於執行人員遵循邏輯，我們可以使用它來檢測汽車和使用 Jetson Xavier NX 的人。在 NVIDIA 的儲存庫中檢視更多資訊。

該演示由 AK Huff 在 YouTube 上建立，使用 DashCamNet 即時檢測汽車和多個物體。

watch?v=" target="_blank">請前往 www.youtube.com 觀看這部影片</a>，或是在瀏覽器中啟用 JavaScript (如果尚未啟用)。</div></div>

自動車牌辨識（ALPR）

ALPR 是一種使用物體檢測和影像辨識，來讀取車輛車牌以建立車輛位置資料的技術。警察和交通部門通常出於執法目的，採用自動車牌辨識，包括車輛執照登記、收費公路自動收費、車票和停車場。

自動車牌辨識（ALPR）的主要任務，是在影像中查詢和辨識車牌；它通常分為 4 個子任務：

車輛檢測
車牌檢測
角色分割
性格辨識

任務 #3 和 #4 可以被視為使用深度神經網路的光學特徵辨識（OCR）。

丹佛市：在最堵塞的情況下，應用支援人工智慧的攝影機來管理交通。

從 NVDIA 的部落格中，Sighthound 正在透過自動行人檢測、交叉意圖、人群檢測、交通流量最佳化、交叉口指數、多式聯運通道資料，收集軟體和硬體解決方案，幫助城市改善交通管理和行人安全，以將雲原生解決方案帶到邊緣。

📷 NVIDIA：視狗流量人工智慧應用程式在行

Sighthound 利用 NGC 的 NVIDIA Jetson 嵌入式系統，和預先訓練的TrafficCamNet 模型，以及 NVIDIA TAO 工具包建構全堆疊方法，以實現更快的上市時間，計算最佳化解決方案。將行業領先的專有開發的流量資料集，與 NGC 和 NVIDIA TAO 工具包的預先訓練的 TrafficCamNet 模型相結合。

在短短幾周的開發中，Sighthound 向丹佛市交付了交通安全解決方案，內建人工智慧攝影機執行多種電腦視覺模型，包括車輛身份（ALPR）、車輛和人員檢測、車輛辨識（MMCG）、分類（類型、類別）、安全感測器、車輛和人員計數。

典型應用：

交通和交叉口多式聯運安全
停車場、車庫和路邊
電動汽車充電站和加油站
零售、酒店和 QSR

例項分割：掩碼 R-CNN

在第一個示範案例中，我們討論了使用畫素分割來替換邊界框。除了邊界框外，例項分割還會建立一個細粒度分割掩碼。分割有助於劃分物件和背景，

Mask R-CNN 是一個卷積神經網路（CNN），在影像分割方面是最先進的。它結合了二進位制掩碼與來自 Faster R-CNN 的分類和邊界框，以產生準確的影像分割。Mask R-CNN 是一個靈活的物件例項分割框架，它不僅可以針對檢測到的影像，還可以幫助為每個例項，輸出高品質的分割結果。

Mask R-CNN 原生整合到 DeepStream SDK中，DeepStream SDK 是一個用於建構智慧影像，分析應用程式的流媒體分析工具包。

除了汽車，我們還可以使用 Mask R-CNN 來檢測和分割路坑、汽車、車道和交通標誌。

📷 NVIDIA：DeepStream口罩R-CNN模型的效能

為什麼情報交通管理很重要？

獲得安全、正確管理和可預測的移動性可能是城市設計的一個重大競爭優勢。這種轉變可以幫助控制汙染空氣，並減少交通死亡。它還幫助我們改善數十億人的生活品質 —— 日復一日。

由 NVIDIA 嵌入式系統驅動的 Edge AI 的最新新產品

reComputer Jetson 系列是使用 NVIDIA 高階人工智慧嵌入式系統建構的緊湊型邊緣電腦：Jetson Nano 和 Xavier NX。 reComputer Jetson 擁有豐富的擴充模組、工業外圍裝置、熱管理，加上 Seeed 幾十年的硬體專業知識，隨時準備幫助你加速和擴充套件下一代人工智慧產品，新興的多樣化人工智慧場景。

reComputer Jetson 與整個 NVIDIA Jetson 軟體堆疊、雲原生工作流程和行業領先的人工智慧框架相容，有助於實現無縫的人工智慧整合。

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Seeed Jetson 系列與整個 NVIDIA Jetson 軟體堆疊、行業領先的人工智慧框架、開發平台相容：

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AlwaysAI 為開發人員和企業提供了一個全面的平台，用於在物聯網裝置上建構、佈署和管理電腦視覺應用程式。立即開始我們的教程，並在邊緣快速部署 CV 應用程式。

YOLOv5 🚀：當你尋找最佳物件檢測應用程式時，你（必須）檢視一次。檢視我們最新的使用 YOLOv5 和 Roboflow 進行的幾發物件檢測

Deci：使深度學習開發人員能夠加快邊緣或雲的推斷，更快地實現生產，並最大限度地發揮硬體潛力。檢視如何在 NVIDIA Jetson 上部署和增強推理。

Nimbus：基於雲的機器人開發工具

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