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[導(dǎo)讀]嵌入式視覺組件一直很受歡迎,被眾多應(yīng)用所采用。所有這些應(yīng)用的共同點(diǎn)是需要在狹小的空間內(nèi)集成越來越多的功能。通常,讓這些系統(tǒng)在邊緣做出決策也是很有利的。為了支持此類系統(tǒng),包括快速原型設(shè)計(jì)的能力,Teledyne FLIR 推出了 Quartet? 嵌入式 TX2 解決方案。這種定制的載板可在滿帶寬下輕松集成最多 4 臺(tái) USB3 機(jī)器視覺相機(jī)。它包括 NVidia Jetson 深度學(xué)習(xí)硬件加速器,預(yù)先集成了 Teledyne FLIR 的 Spinnaker? SDK。通常,讓這些系統(tǒng)在邊緣做出決策也是很有利的,尤其是在檢查、移動(dòng)機(jī)器人、交通系統(tǒng)和各種類型的無(wú)人載具領(lǐng)域。

嵌入式視覺組件一直很受歡迎,被眾多應(yīng)用所采用。所有這些應(yīng)用的共同點(diǎn)是需要在狹小的空間內(nèi)集成越來越多的功能。通常,讓這些系統(tǒng)在邊緣做出決策也是很有利的。為了支持此類系統(tǒng),包括快速原型設(shè)計(jì)的能力,Teledyne FLIR 推出了 Quartet? 嵌入式 TX2 解決方案。這種定制的載板可在滿帶寬下輕松集成最多 4 臺(tái) USB3 機(jī)器視覺相機(jī)。它包括 NVidia Jetson 深度學(xué)習(xí)硬件加速器,預(yù)先集成了 Teledyne FLIR 的 Spinnaker® SDK。通常,讓這些系統(tǒng)在邊緣做出決策也是很有利的,尤其是在檢查、移動(dòng)機(jī)器人、交通系統(tǒng)和各種類型的無(wú)人載具領(lǐng)域。

圖 1:所有四個(gè)應(yīng)用程序的原型設(shè)置

在這篇非常實(shí)用的文章中,為了強(qiáng)調(diào) Quartet 能夠?qū)崿F(xiàn)的功能,我們描述了開發(fā)受 ITS(交通系統(tǒng))啟發(fā)的原型的步驟,該原型同時(shí)運(yùn)行四個(gè)應(yīng)用程序,其中三個(gè)采用了深度學(xué)習(xí):

?應(yīng)用程序 1:利用深度學(xué)習(xí)識(shí)別車牌

?應(yīng)用程序 2:利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)車輛類型分類

?應(yīng)用程序 3:利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)車輛顏色分類

?應(yīng)用程序 4:透過擋風(fēng)玻璃觀察(透過反光和眩光)

購(gòu)物清單:硬件和軟件組件

1)用于處理的 SOM:

?用于 TX2 的新 Teledyne FLIR Quartet 載板包括:

?4 個(gè) TF38 連接器,配備專用的 USB3 控制器

?Nvidia Jetson TX2 模塊

?預(yù)裝了 Teledyne FLIR 功能強(qiáng)大且便于使用的 Spinnaker SDK,以確保在即插即用情況下兼容 Teledyne FLIR Blackfly S 板級(jí)相機(jī)

?Nvidia Jetson 深度學(xué)習(xí)硬件加速器可在緊湊型單板上實(shí)現(xiàn)完整的決策系統(tǒng)

圖 2:帶 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案,可配備 4 臺(tái) Blackfly S 相機(jī)和 4 根 FPC 電纜。

2)相機(jī)和電纜

?3 臺(tái)標(biāo)準(zhǔn) Teledyne FLIR Blackfly S USB3 板級(jí)攝像頭,采用與盒裝版相同的豐富功能集,適用于最新的 CMOS 傳感器,可與 Quartet 無(wú)縫集成

?1 臺(tái)定制相機(jī):Blackfly S USB3 板級(jí)相機(jī),帶 Sony IMX250MZR 偏振傳感器

?線纜:TF38 FPC 電纜,可用單根電纜傳輸電源和數(shù)據(jù),節(jié)省了空間

圖 3:Blackfly S 板級(jí)相機(jī),帶 FPC 電纜

3)照明:LED 燈可提供充足的照明,以避免車牌的運(yùn)動(dòng)模糊。

應(yīng)用程序 1:利用深度學(xué)習(xí)識(shí)別車牌

開發(fā)時(shí)間:2-3 周,主要是為了使其更加穩(wěn)健,運(yùn)行速度更快

訓(xùn)練圖像:LPDNet 附帶

對(duì)于車牌識(shí)別,我們通過 Nvidia 部署了現(xiàn)成的車牌檢測(cè) (LPDNet) 深度學(xué)習(xí)模型,以檢測(cè)車牌的位置。為了識(shí)別字母和號(hào)碼,我們使用了 Tesseract 開源 OCR 引擎。該相機(jī)為 Blackfly S 板級(jí) 890 萬(wàn)像素彩色相機(jī) (BFS-U3-88S6C-BD),配備了 Sony IMX267 傳感器。我們限制了車牌檢測(cè)的偵測(cè)區(qū)域,以加快運(yùn)行速度,并利用跟蹤來提高穩(wěn)健性。輸出包括車牌的邊界框,以及相應(yīng)的車牌字符。

圖 4:傳輸車牌邊界框和車牌字符。

應(yīng)用程序 2:利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)車輛類型分類

開發(fā)時(shí)間:約 12 小時(shí),包括圖像采集和注釋

訓(xùn)練圖像:~300

在車型分類方面,我們利用遷移學(xué)習(xí),用三臺(tái)玩具車(分別是 SUV、轎車和卡車)訓(xùn)練了我們自己的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型。我們采集了此設(shè)置在不同距離和角度下拍攝的約 300 幅訓(xùn)練圖像。相機(jī)為 Blackfly S 板級(jí) 500 萬(wàn)像素彩色相機(jī) (BFS-U3-51S5C-BD),配備了 Sony IMX250 傳感器。我們標(biāo)出了玩具車的邊界框,大約耗時(shí) 3 小時(shí)。我們進(jìn)行了遷移學(xué)習(xí),以訓(xùn)練我們自己的 SSD MobileNet 目標(biāo)檢測(cè)模型,訓(xùn)練過程在 Nvidia GTX1080 Ti GPU 上進(jìn)行,耗時(shí)半天左右。通過 GPU 硬件加速器,Jetson TX2 模塊可以高效率地執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推斷,并輸出汽車的邊界框,以及對(duì)應(yīng)的車輛類型。

圖 5:傳輸邊界框和預(yù)設(shè)的車輛類型,以及確認(rèn)的置信系數(shù)

應(yīng)用程序 3:利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)車輛顏色分類

開發(fā)時(shí)間:重復(fù)利用了“車輛類型應(yīng)用”中的型號(hào),用額外 2 天時(shí)間進(jìn)行顏色分類、集成和測(cè)試

訓(xùn)練圖像:重復(fù)利用了 300 幅與“車輛類型應(yīng)用”相同的圖像

對(duì)于車輛顏色分類,我們運(yùn)行了與上述相同的深度學(xué)習(xí)對(duì)象檢測(cè)模型來檢測(cè)汽車,然后在邊界框上進(jìn)行了圖像分析,以對(duì)其顏色進(jìn)行分類。輸出包括汽車的邊界框,以及對(duì)應(yīng)的車輛顏色。相機(jī)為 Blackfly S 板級(jí) 300 萬(wàn)像素彩色相機(jī) (BFS-U3-32S4C-BD),配備了 Sony IMX252 傳感器。

圖 6:傳輸邊界框和確認(rèn)的預(yù)設(shè)顏色類型

應(yīng)用程序 4:透過擋風(fēng)玻璃觀察(透過反光和眩光)

減少眩光對(duì)于交通相關(guān)應(yīng)用至關(guān)重要,例如透過擋風(fēng)玻璃觀察 HOV 車道、檢查安全帶是否合規(guī),甚至可以檢查駕駛時(shí)是否使用手機(jī)。為此,我們將 Blackfly S USB3 板級(jí)相機(jī)與 500 萬(wàn)像素 Sony IMX250MZR 偏振傳感器相結(jié)合,定制了一款相機(jī)。這款板級(jí)偏振相機(jī)不是標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品,但 Teledyne FLIR 能夠輕松換用不同的傳感器,從而提供定制的相機(jī)選項(xiàng),以展示其消眩光功能。我們只需通過 Teledyne FLIR 的 SpinView GUI 來傳輸相機(jī)圖像流,該 GUI 提供各種“偏振算法”選項(xiàng),如四通道模式、眩光弱化模式,可以在靜止的玩具車上顯示眩光弱化效果。

圖 7:Spinnaker SDK GUI 提供各種“偏振算法”選項(xiàng),如四通道模式、眩光弱化模式,可以在靜止的玩具車上顯示眩光弱化效果。四通道模式可以顯示 4 個(gè)不同的偏振角度所對(duì)應(yīng)的 4 幅圖像。

系統(tǒng)總體優(yōu)化

雖然這四個(gè)原型各自獨(dú)立工作,但我們注意到,在所有深度學(xué)習(xí)模型同時(shí)運(yùn)行時(shí),總體性能相當(dāng)差。Nvidia 的 TensorRT SDK 為 Nvidia 硬件(如 Jetson TX2 模塊)提供深度學(xué)習(xí)推斷優(yōu)化器和運(yùn)行時(shí)。我們用 TensorRT SDK 優(yōu)化了我們的深度學(xué)習(xí)模型,使性能提升了 10 倍左右。在硬件方面,我們將一個(gè)散熱器連接到 TX2 模塊,以避免過熱,因?yàn)樵撃K在所有應(yīng)用程序都運(yùn)行時(shí)會(huì)相當(dāng)熱。最終,我們?cè)O(shè)法在所有四個(gè)應(yīng)用程序一起運(yùn)行時(shí)實(shí)現(xiàn)了良好的幀率:車輛類型識(shí)別為 14 fps,車輛顏色分類為 9 fps,自動(dòng)車牌識(shí)別為 4 FPS,偏振相機(jī)為 8 FPS。

由于 Quartet 嵌入式解決方案和 Blackfly S 板級(jí)相機(jī)的易用性和可靠性,我們?cè)谙鄬?duì)較短的時(shí)間內(nèi)開發(fā)出了此原型。預(yù)裝了 Spinnaker SDK 的 TX2 模塊可確保在即插即用的情況下兼容所有 Blackfly S 板級(jí)相機(jī),這些相機(jī)可在滿 USB3 帶寬下,通過 TF38 連接器實(shí)現(xiàn)可靠的傳輸。Nvidia 提供了多種工具來促進(jìn) TX2 模塊的開發(fā)和優(yōu)化。Quartet 現(xiàn)在可從 fir.com 上在線購(gòu)買,也可以通過我們的辦事處和全球經(jīng)銷商網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買。

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