Oct 20, 2020

城市视觉、物流、人脸考勤,Jetson包罗万象(附预训练AI模型)

当智能无人设备拥有了超算能力,那它就有了更为强悍的“大脑”和灵敏的“眼睛”,无人车能够更精准地识别路况,无人仓可以更高效地进行分拣配货…这离不开Jetson AGX Xavier在嵌入式系统中高效引入现代AI、深度学习和推理。





智慧微仓、城市视觉

人脸考勤—Jetson全能





十一试运营8天期间,美团在即将开展冬奥会的首钢园开了第一家AI智慧门店—MAI shop。店内九台运输 AGV、九台智能分拣货架,分布摆放不同零售商品的货架旁边。从下单到完成出单,包括自动分拣在内,平均仅需3分26秒,即实现3km半径园区内95%无人配送订单


 


无独有偶,早在2016年,京东X事业部构建的智慧物流体系就已经发布与试运营。次年GTC2017大会上,其采用的边缘AI芯片被揭开面纱—京东智慧物流全面接入NVDIA Jetson平台


 黄仁勋介绍JD X智慧物流合作


Jetson是一种嵌入式人工智能超级计算平台,它可以部署在诸多终端之上,令其具备人工智能计算能力,这种能力被大量应用在各种场合中,包括但不限于如 AI 网络视频录像机 (NVR)、高精度制造领域中的自动光学检查 (AOI) 以及自主移动机器人 (AMR)等等。



利用边缘的NVIDIA Jetson TX2的计算机视觉,英国利物浦可以计算不同类型的流量并捕获其轨迹和速度。识别并预测运动方式和拥堵点,以帮助该市改善街道和人行道的布局和连通性,交通管理和引导路径。



利用Jetson NANO实现人脸识别考勤,Demo演示来自Jetson开发社区,人脸识别数据集来自:

https://github.com/ageitgey/face_recognition




Jetson预训练模型奉上

数据微调,开始快速开发





NVIDIA推出的NVIDIA Transfer Learning工具包(TLT)主打“无需AI框架方面的专业知识,即可为智能视频分析计算机视觉创建准确而高效的AI模型。”预训练模型可以有效避免开发者从头开始创建和优化模型的耗时过程,在较短的时间内实现更高的处理量和准确性。


 模型详情可以访问:

https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:tlt-streamanalytics


同时附上以Jetson AGX Xavier为例的刷机以及深度学习性能介绍,点击观看以下视频,了解详请:




算力全覆盖,不止Jetson全系





无论对于大型企业、中小型企业还是研究机构而言,Jetson 系列模块都可以提供可满足特定性能和预算需求的解决方案。目前全系开发者套件和模组,宽泛科技均可以按实际落地需求配套提供。行业需求定制方案,欢迎联系我们。



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