應用Intel OpenVINO Toolkit追求更好表現的邊緣AI影像分析系統

應用在訓練神經網絡後學到的Model來產生結果。Intel® OpenVINO™ Toolkit 包含了 Model Optimizer 及 Runtime 開發工具，能夠調整、最佳化並執行全面性的 AI Inference.

1. Build:

• 從 Model Zoo 找到合適的 Deep-learning Model，或是自行開發的 Model

2. Optimize:

• 使用 Model Optimizer 轉換上一步驟得到的 Model

3. Deploy:

• 執行 Inference Engine 在多個不同類型的加速器上( CPU, GPU, FPGA… )

影像分析是一系列利用AI演算法及元數據來檢視影像以偵測模式或辨識特定物體的過程。 一經處理，影像資料即可被查詢或針對多種特定結果進行搜尋。 這些被稱為IVA - Intelligent Video Analytics

1. 人形人臉辨識：

• 人臉辨識： VIP， 預警名單，黑名單
• 人形偵測：衣服顏色、頭及肩
• 人臉偵測： 性別，年齡、眼鏡、口罩

2. 行為分析：

• 人流分析，入侵偵測，方向偵測，跨線偵測，逆向偵測，徘徊偵測

3. 車輛偵測辨識

• 車輛偵測及分類，車流方向偵測，車牌偵測，車流分析
• 特定區域的車牌辨識、分析報告

4. 商業智慧

• 族群分析及流量，整合儀表板，即時警報

5. 疫情的管理及預防

• 口罩偵測，人流管理，人員密度偵測

1. Edge AI 智慧防疫方案：

• 配戴口罩區域人臉識別
• 鐵路月台人群密碼偵測
• 捷運/車站入口未載口罩偵測

2. 門禁管制- 預防不明人物尾隨：

3. 人臉辨識及口罩辨識：

4. 人類行為辨識

5. 車輛辨識

6. 車牌辨識

1. Intel, Deploy High-Performance Deep Learning Inference, https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit.html

2. Gorilla. IVAR™ Edge AI智慧影像分析平台, https://tw.gorilla-technology.com/IVAR.html