奇怪的是，在撰寫本文時不到一年前，全球絕大多數人甚至從未聽說過社交距離這個詞。但隨后 COVID-19 出現在現場，迅速發展為全球流行病，社交距離成為常態。

公司和組織希望允許人們返回物理共享空間，只要該空間中沒有太多人并且這些人遵循社交距離協議。所需要的是某種方法來實時測量入住率和監控社交距離。

解決方案是使用計算機視覺（CV）結合人工智能（AI）來檢測人，確定他們的人數，并測量他們之間的距離。

我們想要更多！

每個人都想要更多，這是一個普遍的真理。例如，電子系統的設計者想要更多的容量和性能，而用戶想要更多的特性和功能。

碰巧的是，人工智能系統旨在提供更多。他們將推論傳遞回訓練模型以增加更多智能，從而提供更高的準確性和更高的效率，甚至有可能解釋更多獨特類型的數據。

設計和使用人工智能系統的人也想要更多。例如，為公共空間構建基于 CV 的社交距離監控系統的系統集成商的客戶意識到，同樣的基礎設施可用于執行人數統計、占用監控和其他類似的基于 AI 的功能。

不幸的是，當每個人都意識到應該將這些功能添加到系統設計中時，已經選擇了硬件并且正在優化軟件，所以通常為時已晚。也就是說，除非他們使用能夠在邊緣逐步添加 AI 模型（甚至可能同時運行多個模型）的 AI 邊緣基礎設施平臺。

使用 VIZI-AI 在邊緣擴展視覺推理

當然，這樣的邊緣基礎設施平臺并不容易找到。雖然這些系統可以提供的價值是不可否認的，但邊緣環境的遠程、分布式特性意味著部署在那里的系統通常在功耗、大小和成本方面受到限制。因此，許多模型不具備運行復雜 AI 模型所需的計算和內存性能，更不用說同時運行多個模型了。

此外，邊緣應用程序需求的多樣性使得擴展系統從硬件和軟件角度都成為一個問題（圖 1）。

（圖 1。必須克服幾個挑戰才能擴展邊緣計算平臺以滿足多算法 AI 推理的需求）

鑒于這些障礙，一種潛力是 Vizi-AI 開發入門套件（圖 2）。Vizi-AI 結合了即插即用的硬件和軟件，為邊緣機器視覺 AI 部署提供了一個更快、更簡單、可擴展的起點。

Vizi-AI 開發入門套件具有 SMARC，由包含 CPU 和 GPU 的英特爾? 凌動處理器以及英特爾 Movidius? Myriad? X VPU 提供支持。Movidius Myriad X VPU 具有用于深度神經網絡推理的專用硬件加速器，稱為神經計算引擎，這意味著要求更高或優先級的推理工作負載可以在 VPU 上運行，而其他推理模型可以在 Atom 處理器的 GPU 或 CPU 上運行。反過來，這意味著可以在單個視頻或圖像流上執行并發推理。

該套件核心的 SMARC 計算機模塊是一個完整的嵌入式計算機系統，在采用行業標準接口規范的小型 PCB 上實現。SMARC 模塊支持專為機器/計算機視覺等應用設計的 I/O，簡化了 Luxonis DepthAI 相機、Basler 相機或其他 GigE 相機的集成，其中一些相機包含自己的處理元件，可用于提供更多分層人工智能智能。

Toby McClean 最近發布了一個使用 Vizi-AI 進行現實世界社交距離監控的示例，他展示了該平臺與上述 Luxonis DepthAI： USB3C 相機的使用。整個系統可以在幾個小時內完成，這在很大程度上要歸功于 Vizi-AI 套件提供的即插即用軟件，包括：

英特爾發布的 OpenVINO? 工具套件，可優化英特爾架構（包括加速器）的深度學習工作負載，并簡化從邊緣到云端的部署。

ADLINK Edge? 軟件，通過 ADLINK Data River? 提供 OpenVINO 的增強功能，使數據能夠自由安全地流動。

ADLINK Edge? Profile builder，提供簡單、直觀的用戶體驗來管理設備和應用程序。

凌華科技 Edge? 模型管理器，使用戶能夠將自己的模型添加到預加載的選擇中，以便于部署。

這些和其他組件共同構成了凌華科技邊緣軟件開發套件 （SDK）。Edge SDK 是一組庫和工具，允許開發人員使用簡單的 API 在稱為 ADLINK Data River 的數據共享框架上創建和維護“事物”，從而快速輕松地構建物聯網解決方案。這條 Data River 簡化了復雜的數據網絡編程，使數據能夠自由而安全地向北或南向任何云分析平臺數據庫流動，甚至在設備、數據庫和云之間從東向西流動。所有這些活動都是使用凌華科技的 Node-RED 版本進行編排的，這是一個基于 UI 的開源編程工具，可以輕松地將數據流連接在一起。

還提供一組預訓練模型，用戶可以將其用于學習和演示目的或開發自己的深度學習軟件。這些模型可以通過 Github 上的OpenVINO Model Zoo訪問。

在上面提到的教程中，McClean 以易于使用的 Node-RED 語言實現了人員計數、距離監控和可視化儀表板所需的所有邏輯（圖 3）。使用 DepthAI 類從相機中提取數據，他能夠獲取、管理和傳輸數據到 Data River 和執行前面列出的各種功能的節點中。

（圖 3。借助凌華科技 Node-RED，開發人員能夠使用簡單直觀的編程模型從基于視覺的推理中生成結果。）

自給自足但喜歡交朋友

Vizi-AI 開發入門套件可在邊緣部署為獨立的工業機器視覺 AI，這使其成為要求低延遲、數據隱私和安全以及低網絡成本的應用的理想選擇。但是，該系統也可以輕松地與 AWS 服務集成，用于需要在云中進行額外處理和分析的部署。

還需要注意的是，Vizi-AI 專為工業用例而設計，基于行業標準 SMARC COM 架構。在保持相同載板的同時用另一個 SMARC COM 替換的能力允許可擴展性、快速上市時間和可升級性，同時保持低成本、低功耗和小物理尺寸。此外，如果認為需要特殊的硬件優化，Vizi-AI 對英特爾 MRAA 庫的兼容性和支持可實現最大的軟件可移植性，即使在組件發生變化的情況下也是如此。

開發人員特別感興趣的是，Vizi-AI 由其自己的社區支持，網址為https://goto50.ai/，用戶可以在其中找到支持、預建場景、項目和其他有用資源。

像 Vizi-AI 一樣，我們都喜歡交朋友，但最近 COVID-19 大流行的激增意味著我們需要小心。有時我們會忘記自己，因此使用凌華科技的 Vizi-AI 基于邊緣的 AI 平臺來測量占用率并監控社交距離實際上可以挽救生命。

是呢環保局：郭婷