麵向自動車牌識別 (ALPR) 加速應用的 AI Box
by:
Uncanny Vision
用於 LPR / ANPR 的 AI Box 是一種深度學習應用，可解碼多個實時攝像機流，檢測、跟蹤車輛並讀取車牌文本。常見應用包括智能泊車、門禁安全、交通管理與執法等。
Xilinx 合作夥伴視頻：Uncanny Insighter — 門禁 ANPR/LPR
特性:
- 視頻流水線為檢查車輛、車牌和車型並進行車牌識別提供多種人工智能模型
- 在 1080p 分辨率下支持達 2 個數據流的 H.264/H.265 解碼
- 端到端 LPR 解決方案，包括儀表盤、遠程監控、車輛黑名單和白名單
- 開放 REST API，實現自定義集成
- 包括硬件設計的完整應用
常見問題解答
不，該應用不需要任何 FPGA 設計經驗。
為北美、歐洲、印度、澳大利亞提供現成的 LPR。其他國家可申請定製選項。
是
既可每月訂購，也可一次性購買許可證。
不，LPR 解決方案完全基於視頻和攝像頭。
主要資料
使用自適應計算加速您的 AI 邊緣解決方案
了解有關自適應 SOM 的所有信息，以實例解釋了自適應 SOM 為什麼適合下一代邊緣應用，以及如何在下一代邊緣應用中部署自適應 SOM。本書還強調了智能視覺提供商如何從隻有自適應 SOM 才能實現的性能、靈活性及快速開發等優勢中獲益。
機器人自適應計算
對機器人的需求正在迅速增長。構建一款既安全又能與人一起工作的機器人已經夠難了。還要讓這些技術協同工作，則更具挑戰性。更複雜的是，機器學習和人工智能的加入，增加了滿足計算需求的難度。機器人專家正在轉而采用自適應計算平台，其可在一個適應未來、可擴展的自適應集成型平台上實現內建的安全保障，從而可提供低時延、確定性的多軸控製。參閱 eBook，了解更多信息。