ALNR (車両のナンバー プレート認識) 用 AI Box アクセラレーション アプリケーション

作成者: Uncanny Vision

ALPR/NPR 用 AI Box は、複数のカメラ映像をリアルタイムにデコードして車両を検出/追跡し、ナンバー プレートを認識する深層学習アプリケーションです。一般的なアプリケーションは、スマート パーキング、ゲート セキュリティ、トラフィック管理、法執行機関などです。

AMD パートナー ビデオ: Uncanny Insighter - ゲート ANPR/LPR

特長:

  • 車両やナンバー プレートの検出、車両分類、ナンバー プレート認識などの複数の AI モデルを使用するビデオ パイプライン
  • 1080p 解像度での H.264/H.265 デコードを最大 2 ストリームまで可能
  • ダッシュボード、リモート モニタリング、車両のブラックリストとホワイトリストを含むエンドツーエンドの LPR ソリューション
  • カスタム統合用のオープン REST API
  • ハードウェア デザイン含む完全アプリケーション
よくある質問 (FAQ)

いいえ、FPGA の設計経験は必要ありません。

既製の LPR は、北米、欧州、インド、オーストラリアが対象となります。その他の国に対しては、リクエストに応じてカスタマイズ オプションを提供しています。

はい

月額制サブスクリプションとワンタイム ライセンス オプションがあります。

いいえ、必要ありません。LRP ソリューションはビデオとカメラをベースに構築した完全ソリューションです。

主な資料
アダプティブ コンピューティングを使用して AI 搭載のエッジ ソリューションを加速
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適応型 SOM が次世代エッジ アプリケーションに最適な理由とその利用方法について説明しています。スマート ビジョン プロバイダーが、この適応型 SOM を利用することでのみ実現できる性能、柔軟性、および迅速な開発のメリットについても解説しています。

ロボティクス分野におけるアダプティブ コンピューティング
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ロボットの需要は急速に高まっています。人間と一緒に働くことができる安心安全なロボットを作ることは簡単ではありません。これらを連携させるには、より高度な技術が必要です。また機械学習や人工知能の導入によって、さらに高い処理能力が求められるようになり複合的な課題に対応しなければなりません。ロボット開発者たちは、拡張性のある適応型プラットフォーム上にセーフティ/セキュリティ機能があらかじめ統合され、低レイテンシ、確定性、多軸制御をサポートするアダプティブ コンピューティング プラットフォームに注目し始めています。詳細は eBook をご覧ください。