道路センサーは主に、道路状況に関するデータ情報を収集し、路側センシング ネットワークに生データを提供するために使用されます。インテリジェント交通の要件は、情報化、知的化、リアルタイム性、正確性を目指して発展しており、道路情報の認識はますます洗練されており、そのため道路センサーに対する需要が高まっています。
セクション内または特定の瞬間の車両の車線と速度に関する情報しか取得できない従来のセンサーと比較して。レーダービジョン融合統合システムは、ミリ波レーダー、高解像度ビデオ処理、AI ディープラーニング アルゴリズムを利用して、全天候型で道路の全体的な認識を実現します。
道路上の車両の流れ、速度、種類、列の長さ、瓦礫を検出できます。
道路上の渋滞や故障、衝突などの事故や歩行者、障害物、動物などを検知・識別することができます。自動的に警告を発することもできます。
レーダービジョン融合統合システムは幅広い用途があり、道路の脇に設置できます。ポールに独立して設置することも、既存の道路灯ポールを利用することもできます。これは一般に、都市交通の重要な領域、主要な橋、トンネル、高速道路の主要なセクション、および重要な監視領域に適用されます。
Forlinx Embedded では、FETMX8MP-C SoM の使用を推奨します。コアボードはNXP i.MX 8M Plusプロセッサに基づいて設計されており、最大周波数1.6GHzの4つのCortex-A53コアとリアルタイム制御用の1つのCortex-M7コアを搭載しています。
高性能:内蔵 NPU が装備されており、軽量エッジ コンピューティング要件を満たすために最大 2.3 TOPS の高い AI コンピューティング能力を提供します。また、最大 4.0 の高いデータ レートを持つ 32 ビット LPDDR4 メモリと組み合わせられています。 GT/秒。
低消費電力: 14nm FinFET、アプリケーション実行<2.0W、ディープスリープモード<20mW、モバイルデバイスの電力要件を満たします。
強力な画像認識:デュアル ハードウェア ISP (画像信号プロセッサ) は、最大 12MP の解像度をサポートし、最大 375M ピクセル/秒の入力速度を提供します。これにより、画質が大幅に向上します。
主流の AI アーキテクチャ:機械学習を促進する tensorflow-lite、armNN、OpenCV、Caffe など。
高度なマルチメディア機能:複数のハードウェア コーデック タイプをサポート: 1080p60、h.265 / 4、VP9、VP8。
豊富な高速インターフェイス リソース: 2 ギガビット イーサネット、2 つのデュアルパーパス USB 3.0/2.0、PCIe Gen 3、3 SDIO 3.0、2 CAN FD により、高速信号伝送の可能性が高まります。
元は www.forlinx.net で公開されています。
