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面向安防監控AI應用的圖形處理技術詳細介紹

3836048 2020-04-28 | doc | 0.54 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

　　在對人工智能（AI）而非提高像素的需求推動下，特別是在由計算機視覺和數據驅動的決策制定方面，GPU（圖形處理單元）領域已出現一場革命。神經網絡的到來已使視覺處理成為現代世界的關鍵因素。因此，機器人處理操作、智能監控攝像頭以及汽車高級駕駛輔助系統（ADAS）等相關行業都發生了變化——隨著這類技術的全面涌現，未來還將出現更多新的應用。

　　換句話說，專業人員需要考慮現在以及未來幾年的市場情況。隨著AI方面的開發繼續取得突破性進展及其投資量超過幾乎所有其他行業，AI對我們所做一切產生影響只是時間問題。想想自從第一款智能手機推出以來，移動設備上已增加大量新的應用，從而打開了種種基于位置的服務、社交互動、商業以及娛樂。AI有可能開啟新的應用，并使現有應用得到發展，使之大幅改進，而為用戶提供更好的服務。

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　　云端作用

　　AI視覺處理已從數據中心迅速發展到邊緣，最新的專用集成電路（ASIC）和片上系統（SoC）IP正在圍繞一個主題發展，即從視覺信息的預處理，到傳統的計算機視覺算法，然后再用神經網絡進行邊緣推理，產生對象檢測、識別以及適當的動作。

　　AI這個術語是包括計算機視覺深度移動學習在內的多種機器學習的總稱。這些網絡的設計旨在使用數字等效物和感知器來模擬人腦的神經元和突觸，它們通常需要經過訓練，才能識別視覺等數據中的模式，然后當遇到新的數據時，就可以從中推斷出數據可能的含義。盡管推理通常是在本地使用GPU或專用神經網絡加速器（NNA）IP實現，但訓練則通常是在數據中心的計算機上通過GPU來完成——這類處理器非常適合處理并行流水線任務。