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大聯(lián)大旗下品佳推出基于恩智浦（NXP）i.MX8QM的AI影像辨識與車輛識別方案。 當(dāng)今社會正逐漸發(fā)展成為一個以多媒體為中心，并且高度依賴數(shù)據(jù)和自動化的經(jīng)濟(jì)體系。而汽車產(chǎn)業(yè)作為體系中重要的一環(huán)，在眾多科技的推進(jìn)下，也正經(jīng)歷著前所未有的智能化升級。隨著自動駕駛和輔助駕駛技術(shù)愈發(fā)成熟，如何幫助客戶開發(fā)AI應(yīng)用程式成為新的課題。 由大聯(lián)大品佳推出的基于NXP i.MX8QM的AI影像辨識與車輛識別方案，采用eIQ 2.0軟件開發(fā)環(huán)境，整合了多家不同算法并提供對應(yīng)的API供客戶開發(fā)使用。本方案核心的芯片i.MX8QM可以穩(wěn)定處理影像辨識、機(jī)器學(xué)習(xí)、資料運(yùn)算等復(fù)雜且沉重的資源消耗。 
圖示1-大聯(lián)大品佳推出基于NXP i.MX8QM的AI影像辨識與車輛識別方案的方塊圖 i.MX8QM芯片是一款搭載了4核A53、2核A72以及2顆內(nèi)置GC7000XSVX的GPU，其采用NXP的先進(jìn)技術(shù)，不僅具有靈活快速的啟動機(jī)制，還可提供顯示屏故障轉(zhuǎn)移功能。并且此芯片通過了ISO26262與ASIL-B的認(rèn)證，因此更能確保在車載系統(tǒng)上的安全等級。 此方案基于NXP原生BSP 5.4.24_2.1.0做開發(fā)，加入了Python的元素，并且可利用GPU/NPU提升AI類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算效率，令應(yīng)用場景更完整。不僅如此，本方案還配備了整合完成的開發(fā)環(huán)境以供用戶快速地進(jìn)入開發(fā)領(lǐng)域，同時還提供了目前流行的OpenCV、TensorFlow、TensorFlowLite、caffe等開源學(xué)習(xí)模組，可幫助用戶節(jié)約開發(fā)成本與開發(fā)時間。
圖示2-大聯(lián)大品佳推出基于NXP i.MX8QM的AI影像辨識與車輛識別方案的場景應(yīng)用圖 核心技術(shù)優(yōu)勢： Automotive Gade，ASIL-B； 16x Vec4-Shader GPU，32 compute units OpenGL® ES 3.2 and Vulkan® support Tessellation and Geometry Shading； 2xArm A72 core + 4 A53 core； MIPI CSI可同時接入兩個高清攝像頭； 品佳提供跨平臺(PC to I.MX)的ML(Machine Learning)應(yīng)用程式。 方案規(guī)格： Python 3.7； TensorFlow 2.1； TensorFlowLite 2.1； OpenCV 4.2.0； ArmNN 19.08。 |
