使用Vizi-AI监控社交距离
奇怪的是，在撰写本文时不到一年前，全球绝大多数人甚至从未听说过社交距离这个词。但随后 covid-19 出现在现场，迅速发展为全球流行病，社交距离成为常态。
公司和组织希望允许人们返回物理共享空间，只要该空间中没有太多人并且这些人遵循社交距离协议。所需要的是某种方法来实时测量入住率和监控社交距离。
解决方案是使用计算机视觉（cv）结合人工智能（ai）来检测人，确定他们的人数，并测量他们之间的距离。
我们想要更多！
每个人都想要更多，这是一个普遍的真理。例如，电子系统的设计者想要更多的容量和性能，而用户想要更多的特性和功能。
碰巧的是，人工智能系统旨在提供更多。他们将推论传递回训练模型以增加更多智能，从而提供更高的准确性和更高的效率，甚至有可能解释更多独特类型的数据。
设计和使用人工智能系统的人也想要更多。例如，为公共空间构建基于 cv 的社交距离监控系统的系统集成商的客户意识到，同样的基础设施可用于执行人数统计、占用监控和其他类似的基于 ai 的功能。
不幸的是，当每个人都意识到应该将这些功能添加到系统设计中时，已经选择了硬件并且正在优化软件，所以通常为时已晚。也就是说，除非他们使用能够在边缘逐步添加 ai 模型（甚至可能同时运行多个模型）的 ai 边缘基础设施平台。
使用 vizi-ai 在边缘扩展视觉推理
当然，这样的边缘基础设施平台并不容易找到。虽然这些系统可以提供的价值是不可否认的，但边缘环境的远程、分布式特性意味着部署在那里的系统通常在功耗、大小和成本方面受到限制。因此，许多模型不具备运行复杂 ai 模型所需的计算和内存性能，更不用说同时运行多个模型了。
此外，边缘应用程序需求的多样性使得扩展系统从硬件和软件角度都成为一个问题（图 1）。
（图 1。必须克服几个挑战才能扩展边缘计算平台以满足多算法 ai 推理的需求）
鉴于这些障碍，一种潜力是 vizi-ai 开发入门套件（图 2）。vizi-ai 结合了即插即用的硬件和软件，为边缘机器视觉 ai 部署提供了一个更快、更简单、可扩展的起点。
vizi-ai 开发入门套件具有 smarc，由包含 cpu 和 gpu 的英特尔® 凌动处理器以及英特尔 movidius™ myriad™ x vpu 提供支持。movidius myriad x vpu 具有用于深度神经网络推理的专用硬件加速器，称为神经计算引擎，这意味着要求更高或优先级的推理工作负载可以在 vpu 上运行，而其他推理模型可以在 atom 处理器的 gpu 或 cpu 上运行。反过来，这意味着可以在单个视频或图像流上执行并发推理。
该套件核心的 smarc 计算机模块是一个完整的嵌入式计算机系统，在采用行业标准接口规范的小型 pcb 上实现。smarc 模块支持专为机器/计算机视觉等应用设计的 i/o，简化了 luxonis depthai 相机、basler 相机或其他 gige 相机的集成，其中一些相机包含自己的处理元件，可用于提供更多分层人工智能智能。
toby mcclean 最近发布了一个使用 vizi-ai 进行现实世界社交距离监控的示例，他展示了该平台与上述 luxonis depthai： usb3c 相机的使用。整个系统可以在几个小时内完成，这在很大程度上要归功于 vizi-ai 套件提供的即插即用软件，包括：
英特尔发布的 openvino™ 工具套件，可优化英特尔架构（包括加速器）的深度学习工作负载，并简化从边缘到云端的部署。
adlink edge™ 软件，通过 adlink data river™ 提供 openvino 的增强功能，使数据能够自由安全地流动。
adlink edge™ profile builder，提供简单、直观的用户体验来管理设备和应用程序。
凌华科技 edge™ 模型管理器，使用户能够将自己的模型添加到预加载的选择中，以便于部署。
这些和其他组件共同构成了凌华科技边缘软件开发套件 （sdk）。edge sdk 是一组库和工具，允许开发人员使用简单的 api 在称为 adlink data river 的数据共享框架上创建和维护“事物”，从而快速轻松地构建物联网解决方案。这条 data river 简化了复杂的数据网络编程，使数据能够自由而安全地向北或南向任何云分析平台数据库流动，甚至在设备、数据库和云之间从东向西流动。所有这些活动都是使用凌华科技的 node-red 版本进行编排的，这是一个基于 ui 的开源编程工具，可以轻松地将数据流连接在一起。
还提供一组预训练模型，用户可以将其用于学习和演示目的或开发自己的深度学习软件。这些模型可以通过 github 上的openvino model zoo访问。
在上面提到的教程中，mcclean 以易于使用的 node-red 语言实现了人员计数、距离监控和可视化仪表板所需的所有逻辑（图 3）。使用 depthai 类从相机中提取数据，他能够获取、管理和传输数据到 data river 和执行前面列出的各种功能的节点中。
（图 3。借助凌华科技 node-red，开发人员能够使用简单直观的编程模型从基于视觉的推理中生成结果。）
自给自足但喜欢交朋友
vizi-ai 开发入门套件可在边缘部署为独立的工业机器视觉 ai，这使其成为要求低延迟、数据隐私和安全以及低网络成本的应用的理想选择。但是，该系统也可以轻松地与 aws 服务集成，用于需要在云中进行额外处理和分析的部署。
还需要注意的是，vizi-ai 专为工业用例而设计，基于行业标准 smarc com 架构。在保持相同载板的同时用另一个 smarc com 替换的能力允许可扩展性、快速上市时间和可升级性，同时保持低成本、低功耗和小物理尺寸。此外，如果认为需要特殊的硬件优化，vizi-ai 对英特尔 mraa 库的兼容性和支持可实现最大的软件可移植性，即使在组件发生变化的情况下也是如此。
开发人员特别感兴趣的是，vizi-ai 由其自己的社区支持，网址为https://goto50.ai/，用户可以在其中找到支持、预建场景、项目和其他有用资源。
像 vizi-ai 一样，我们都喜欢交朋友，但最近 covid-19 大流行的激增意味着我们需要小心。有时我们会忘记自己，因此使用凌华科技的 vizi-ai 基于边缘的 ai 平台来测量占用率并监控社交距离实际上可以挽救生命。
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每个人都想要更多，这是一个普遍的真理。例如，电子系统的设计者想要更多的容量和性能，而用户想要更多的特性和功能。
碰巧的是，人工智能系统旨在提供更多。他们将推论传递回训练模型以增加更多智能，从而提供更高的准确性和更高的效率，甚至有可能解释更多独特类型的数据。
设计和使用人工智能系统的人也想要更多。例如，为公共空间构建基于 cv 的社交距离监控系统的系统集成商的客户意识到，同样的基础设施可用于执行人数统计、占用监控和其他类似的基于 ai 的功能。
不幸的是，当每个人都意识到应该将这些功能添加到系统设计中时，已经选择了硬件并且正在优化软件，所以通常为时已晚。也就是说，除非他们使用能够在边缘逐步添加 ai 模型（甚至可能同时运行多个模型）的 ai 边缘基础设施平台。
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当然，这样的边缘基础设施平台并不容易找到。虽然这些系统可以提供的价值是不可否认的，但边缘环境的远程、分布式特性意味着部署在那里的系统通常在功耗、大小和成本方面受到限制。因此，许多模型不具备运行复杂 ai 模型所需的计算和内存性能，更不用说同时运行多个模型了。
此外，边缘应用程序需求的多样性使得扩展系统从硬件和软件角度都成为一个问题（图 1）。
（图 1。必须克服几个挑战才能扩展边缘计算平台以满足多算法 ai 推理的需求）
鉴于这些障碍，一种潜力是 vizi-ai 开发入门套件（图 2）。vizi-ai 结合了即插即用的硬件和软件，为边缘机器视觉 ai 部署提供了一个更快、更简单、可扩展的起点。
vizi-ai 开发入门套件具有 smarc，由包含 cpu 和 gpu 的英特尔® 凌动处理器以及英特尔 movidius™ myriad™ x vpu 提供支持。movidius myriad x vpu 具有用于深度神经网络推理的专用硬件加速器，称为神经计算引擎，这意味着要求更高或优先级的推理工作负载可以在 vpu 上运行，而其他推理模型可以在 atom 处理器的 gpu 或 cpu 上运行。反过来，这意味着可以在单个视频或图像流上执行并发推理。
该套件核心的 smarc 计算机模块是一个完整的嵌入式计算机系统，在采用行业标准接口规范的小型 pcb 上实现。smarc 模块支持专为机器/计算机视觉等应用设计的 i/o，简化了 luxonis depthai 相机、basler 相机或其他 gige 相机的集成，其中一些相机包含自己的处理元件，可用于提供更多分层人工智能智能。
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还需要注意的是，vizi-ai 专为工业用例而设计，基于行业标准 smarc com 架构。在保持相同载板的同时用另一个 smarc com 替换的能力允许可扩展性、快速上市时间和可升级性，同时保持低成本、低功耗和小物理尺寸。此外，如果认为需要特殊的硬件优化，vizi-ai 对英特尔 mraa 库的兼容性和支持可实现最大的软件可移植性，即使在组件发生变化的情况下也是如此。
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