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Intel推出Apollo Lake全球首款深度學習NVR

 2016-11-30

Intel與其合作夥伴正式發佈基於Intel  Apollo Lake處理器的視頻解碼平臺,該平臺集成深度學習技術,對車輛的車牌、車款(品牌、型號、年代)進行高效、準確識別。

城市化的快速發展促使人力及物力資源快速流動與彙聚,同時也帶來了各種安防問題,再加上政府、企業用戶對於安全態勢感知以及資訊回溯要求的不斷提升,視頻安防系統正在不斷向智慧感知這一目標邁進。為了滿足用戶需求,Intel聯合深圳市德晟達集成了智芯原動(ICE TECH)的深度學習演算法,傾力打造了可智慧挖掘車輛資訊的視頻解碼存儲平臺。該平臺基於英特爾處理器,並借助英特爾® Apollo Lake 處理器核芯顯卡強大的視頻處理能力,實現了單機設備 16 個 SATA 硬碟盤位元,16 路 1080P 的 H.265 解碼以及 3 路顯示輸出的卓越性能。通過 4 台設備堆疊,該系統可以實現 64 個 SATA 硬碟盤位元, 64 路 1080P 的 H.265 解碼,12 路顯示輸出的性能,從而為企業使用者提供性能強大、穩定性強、敏銳感知的安防監控系統。

 

挑 戰

視頻解碼能力難以滿足安防需求

現在的安防監控在規模上越來越大,不僅要求覆蓋更多的場景,而且在視頻清晰度上也有著愈發苛刻的需求,這就要求提高系統的視頻編碼、解碼能力。要實現這一目標,系統需要強勁的影像處理能力作為支撐,並對軟硬體系統進行協同調優。

 

智慧感知能力亟待加強

安防監控往往需要耗費大量的人力資源,特別是涉及到複雜的車輛識別問題時。但是,人力識別不僅速度較慢,而且準確率偏低。企業用戶亟需能夠實現智慧辨識能力的安防系統,以實現智慧態勢感知,提高安防監控的效果並降低人力資源成本。

 

穩定性與可用性

在很多場景下,安防監控都要求 7*24 小時不間斷的視頻監控,所以在硬體與軟體層面保障系統的高可用性非常關鍵。另外,系統的複雜度也會對可用性造成影響,因此簡化系統並實現一體化管理同樣至關重要。

 

解決方案

為了滿足安防產業的需求,德晟達解碼存儲平臺在 3U 主機殼集成 1 顆 4 核英特爾® Apollo Lake 處理器,並支援 16 個 SATA 硬碟盤位元和 3 個 DVI /HDMI 顯示介面。借助英特爾® Apollo Lake 處理器的高性能 IO 和計算能力,該平臺通過堆疊的方式,可以同時支援 8 個 4K 顯示幕或者 12 個高清顯示幕,從而有效解決所有監控問題,並具備出色的存儲、轉發和管理功能。此外,德晟達解碼存儲平臺還集成了智芯原動(ICE TECH)的車輛資訊挖掘智慧演算法,為政府、高校、商場等客戶提供了性能強、性價比高、可用性強的安防解決方案。

  

效 果

解碼能力達到 64 路 1080P

英特爾® Apollo Lake 處理器集成第九代 HD Graphics 顯示核心,EU 執行單元數量飆升至 18 個,支援 DX11、H.265 硬體編解碼和 4K 顯示,這為德晟達解碼存儲平臺的解碼能力提供了堅實的基礎。另外,德晟達通過定制化開發,將英特爾® Apollo Lake 處理器的效能發揮到極限,達到最大單機 16 路、堆疊 64 路 1080P H.265 的解碼能力,在降低平臺總體擁有成本的同時,滿足多路高清安防監控的需求。

 

智慧識別車輛資訊

智芯推出基於英特爾 CPU+GPU 架構的 CNN 車款識別演算法。新演算法擁有更高的單位功耗性能、更低的延遲和更快的加速性能,可極大提升深度學習計算效率。在應用于德晟達解碼存儲平臺之後,可迅速識別車輛品牌、型號、年代等資訊,識別種類超過 1500 種,識別準確率超過 99%,從而大幅度提高安全監控的智慧感知能力。

 

確保平臺的高可用性

英特爾® Apollo Lake 晶片組採用高集成式設計,功耗較低,這有助於實現簡約化的平臺創新。德晟達解碼存儲平臺採用主機殼一體化專業設計,電路設計、物料選用、樣板都經過苛刻嚴謹的測試,確保平臺的低故障率。該平臺還使用嵌入式 Linux 系統,保障系統長期穩定運行。