Le città di tutto il mondo stanno investendo in infrastrutture più intelligenti e soluzioni basate sui dati per migliorare la sicurezza, i trasporti e la qualità della vita dei loro residenti. Ad esempio, le videocamere installate negli spazi pubblici rilevano e contano le persone nelle aree affollate per identificare i rischi situazionali in tempo reale, consentendo una risposta più rapida alle emergenze. Sulle strade cittadine, la stessa tecnologia aiuta a monitorare il traffico e i trasporti pubblici per viaggi sicuri ed efficienti. In entrambi i casi d'uso, la tecnologia delle videocamere e della visione artificiale può fornire dati di trend a supporto della pianificazione e dei servizi infrastrutturali e di trasporto.
Il conteggio delle persone in tempo reale e la consapevolezza situazionale richiedono che la visione artificiale basata su AI venga elaborata all'edge, anziché inviare i dati video al cloud. Per farlo è necessario un calcolo a bassa latenza e ad alte prestazioni, confezionato in un fattore di forma piccolo e robusto.
Gli standard aperti per computer-on-module (COM) come SMARC sono ideali per integrare l'elaborazione AI all'edge in sistemi di videocamere compatti, poiché offrono alta potenza di calcolo combinata con un ingombro ridotto e alta efficienza energetica. E le soluzioni commerciali pronte all'uso (COTS) basate su COM supportano cicli di vita dei dispositivi lunghi, con schede portanti comuni per design flessibili, che consentono un più rapido time-to-market.
Modulo SMARC potente per l'Elaborazione AI all'Edge
Gli sviluppatori che progettano applicazioni di sorveglianza per città intelligenti, come il conteggio delle persone, possono fare affidamento sul SECO SOM-SMARC-MX95 per semplificare la progettazione e la distribuzione. Il fattore di forma compatto SMARC (Smart Mobility ARChitecture) 82 mm × 50 mm consente l'integrazione del sistema di videocamere anche nelle situazioni più limitate in termini di spazio. Il modulo SMARC include le seguenti caratteristiche principali:
- CPU: NXP i.MX 95 con 6x core Arm Cortex-A55, 1x core Cortex-M7 e 1x core Cortex-M33.
- NPU: NXP eIQ Neutron per l'esecuzione di modelli AI direttamente all'edge.
- Supporto grafico moderno: GPU 2D/3D.
- Memoria ad alte prestazioni: Fino a 16GB LPDDR5 6.4GT/s (32-bit).
- Connettività estesa: 2x GbE, supporto per 1x 10 GbE tramite XGMII, modulo Wi-Fi + BT/BLE opzionale.
- Temperature operative: da 0 a +60 °C per applicazioni commerciali e da -40 a +85 °C per applicazioni industriali.
Le numerose interfacce SOM-SMARC-MX95 – interfacce per videocamere MIPI CSI-2, uscite display HDMI/LVDS, PCIe Gen3 x1, USB 2.0 e USB 3.0 e, in particolare, Gigabit Ethernet – facilitano la connessione di più sensori e infrastrutture di rete in sistemi di sorveglianza più grandi e distribuiti.
Impostazione dei Sistemi di Conteggio delle Persone
Con il SOM-SMARC-MX95, gli sviluppatori possono facilmente impostare sistemi di conteggio delle persone: una o più videocamere e altri dispositivi periferici sono collegati a una scheda portante su cui il modulo è integrato, agendo come unità centrale di calcolo ed eseguendo valutazioni basate su AI direttamente all'edge.
Diversi nodi di videocamere possono essere combinati per formare un sistema di rete più grande. A seconda dei requisiti di sicurezza e protezione dei dati dell'applicazione, i dati video o i dati compressi di inferenza e conteggio possono anche essere trasmessi dall'edge per l'elaborazione nel cloud.
Insieme, il SOM-SMARC-MX95 e Clea OS, il sistema operativo Linux embedded cross-platform di SECO basato su Yocto Project, formano uno stack hardware/software pre-integrato che semplifica notevolmente lo sviluppo di sistemi di videocamere basati su AI all'edge. Il SOM-SMARC-MX95 con il processore NXP i.MX 95 fornisce potenza di calcolo accelerata dall'AI e un'ampia connettività per videocamere per applicazioni di visione all'edge. Clea OS offre un sistema operativo Linux preconfigurato, basato su Yocto, con configurazioni specifiche per il SOM-SMARC-MX95 – eliminando la complessità tipicamente richiesta per l'inizializzazione e la configurazione del sistema a basso livello.
In questa combinazione, Clea OS abilita pipeline di videocamere end-to-end – dalla cattura delle immagini all'inferenza accelerata dall'AI al conteggio delle persone. E i framework AI ottimizzati supportano l'implementazione rapida e affidabile di applicazioni AI all'edge.
YOLOX: Una Piattaforma Flessibile per la Visione Artificiale
Oltre all'hardware potente, un sistema operativo developer-friendly e il giusto software di elaborazione AI sono anche cruciali per applicazioni AI all'edge di successo. YOLO, ad esempio, è un'architettura di modelli e una famiglia di algoritmi di deep learning, ideale per il riconoscimento degli oggetti. È particolarmente adatto per il riconoscimento degli oggetti in tempo reale ed è utilizzato in numerose applicazioni per città intelligenti e industriali. Basato su questa architettura, sono disponibili diversi modelli, come YOLOv3, YOLOv5 o YOLOX, una variante moderna e potente. Dopo l'ottimizzazione, YOLOX è ideale per l'uso su dispositivi all'edge con risorse limitate come il SOM-SMARC-MX95, dove consente un'inferenza efficiente con bassi requisiti energetici e di memoria.
SECO ha testato con successo questo modulo SMARC con YOLOX, utilizzando un modello di riconoscimento degli oggetti e conteggio delle persone basato su un framework LiteRT. Il carico di lavoro descritto nel SECO App Hub include la cattura dei dati della videocamera, il pre-processing, l'inferenza AI sull'NPU eIQ Neutron, e la valutazione a valle e l'output dei risultati del conteggio – dimostrando una pipeline AI all'edge pratica per applicazioni di conteggio delle persone.
Per questo carico di lavoro, l'inferenza basata su CPU mostra chiare caratteristiche di prestazione. L'elaborazione raggiunge una bassa latenza di 411,48 ms utilizzando 21,9 MB di memoria, il che dimostra la funzionalità di base dell'applicazione. Allo stesso tempo, evidenzia il potenziale di ottimizzazione offerto da acceleratori AI dedicati come l'NPU eIQ Neutron di NXP, rendendo il SOM-SMARC-MX95 una piattaforma ancora più promettente per carichi di lavoro di conteggio delle persone.
Iniziare con la Piattaforma di Sviluppo di SECO
Progettato per semplificare e accelerare le implementazioni di calcolo all'edge, il DEV-KIT-SMARC rende facile per gli sviluppatori iniziare progetti basati su SMARC. Il kit include una piattaforma di sviluppo che semplifica il lavoro con i moduli SMARC ed è ideale per distribuire rapidamente un'applicazione di tracciamento delle persone.
Il kit di sviluppo include un set completo di porte per networking, video e audio, insieme a cavi, storage e molte altre interfacce. Con la flessibilità nello sviluppo attraverso la gamma di offerte SMARC di SECO in mente, la scheda SMARC deve essere ordinata separatamente.
Per le applicazioni di conteggio delle persone, con due interfacce di input CSI, più videocamere in prossimità possono essere collegate direttamente alla scheda portante, e due porte dual RJ-45 Gigabit Ethernet consentono la rete di nodi di videocamere individuali o la connessione a sistemi di sorveglianza. Le prese USB e una porta HDMI supportano l'integrazione di display e tastiere per HMI locale. Questo è completato da opzioni di alimentazione flessibili che consentono un funzionamento stabile, sia in laboratorio che in configurazioni dimostrative realistiche.
Conclusione
Contare le persone e monitorare le aree affollate in tempo reale è essenziale per la sicurezza e la protezione delle città in tutto il mondo. Ma le implementazioni di successo richiedono un calcolo ad alte prestazioni per supportare la visione artificiale e l'inferenza AI all'edge. Il SOM-SMARC-MX95 fornisce la potenza di calcolo, le dimensioni compatte, il supporto esteso per videocamere, le interfacce I/O multiple e di rete necessarie per sviluppare soluzioni di conteggio delle persone.
Sopra l'hardware, SECO mostra come i modelli AI YOLOX possano essere distribuiti direttamente all'edge – alimentati dal SECO Clea OS, sistema operativo Yocto pronto all'uso. Infine, i progettisti di sistemi embedded hanno un percorso semplificato per valutare e distribuire piattaforme di conteggio delle persone con il versatile kit di sviluppo di SECO.
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