英特尔与智芯原动推动智慧交通创新( 二 ) 不知道你是否注意到

----英特尔与智芯原动推动智慧交通创新//----

　　智芯原动与英特尔合作加速车牌识别应用的推理性能

　　“要提升基于深度学习的车牌识别的推理性能，硬件以及加速工具都是非常重要的影响因素，从这两方面出发，我们与英特尔进行了持续的探索。 ”智芯原动 CTO 王正表示， “在基于 CPU 的深度学习方案中， CPU的性能以及针对人工智能的技术创新至关重要，最新发布的第二代英特尔至强可扩展处理器针对人工智能应用负载进行了优化，搭载了VNNI 等技术，我们很期待通过该处理器来提升推理性能。 ”

　　除了使用第二代英特尔至强可扩展处理器之外，智芯原动还尝试了在MobileNet*、MobileNet-V2*、GoogleNet*、VGG-16*等多个拓扑结构中，英特尔 OpenVINO 工具套件分发版的推理性能。测试数据显示，与英特尔优化版本 Caffe 相比，使用OpenVINO 在 MobileNet 系列分类推理中实现了28.4倍的性能提升，性能提升非常显著。

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　　之所以能够实现如此明显的加速效果，是因为OpenVINO 对深度学习和传统的计算机视觉这两类方法都有很好的支持，其包含一个深度学习的部署工具套件，可以帮助开发者将已经训练好的网络模型部署到目标平台之上进行推理操作。 OpenVINO 把人工智能放在边缘做计算，通过将人工智能和异构边缘计算相结合，有利于提高性能，整合深度学习，加速开发、创新和定制。

　　“第二代英特尔至强可扩展处理器 + OpenVINO 的使用在具体的应用实例中，能够在视频图像分析中将推理性能提升到非常可观的程度，这不仅在车牌识别应用中有巨大的应用前景，而且还可以应用于广泛的智慧交通体系之中。通过部署优化版的解决方案，将允许用户部署更少的节点，同时支撑更多的推理负载，实现更低的总体拥有成本 (TCO)” ，智芯原动车牌识别项目负责人指出。

　　车辆检测与识别撬动智慧交通市场

　　在智慧交通的庞大体系中，计算机视觉技术的应用是不可或缺的，无论是停车场综合服务、道路管理、还是道路卡口综合检测，都依赖于高效的面向车辆的视频图像分析能力。目前来看，全球范围内的交通周边产业都面临数字化水平偏低的挑战，企业需要拉通这些数字及信息、实现信息、数据共通，产生共有价值，这将为打造智慧交通体系，构建智慧城市带来巨大的契机。

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　　基于计算机视觉的解决方案利用增强型深度学习神经网络以更精密的方式获取数据，将面向车辆识别的分析能力提升到全新水平。深度学习等人工智能方法使用经过训练的算法，通过分层的神经网络在数据中的各个抽象层级进行建模，可帮助构建计算机视觉、自然语言处理和图像识别等复杂流程，从交通系统中运行的车辆中抽取海量的数据信息。