基於NXP i.MX8QM的AI影像辨識與車輛識別方案

2020-12-14 大大通

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現今自動化駕駛以及輔助駕駛越來越普遍化的情況下，對於edge computing的需求也越來越提升。

如何幫助客戶開發AI應用程式成為新的課題。品佳在去年提出了eIQ edge運算的解決方案，詳細請參考:https://www.wpgdadatong.com/tw/solution/detail?PID=5260今年2020，在此介紹新的eIQ 2.0，大幅提升了效率以及各類使用方式。

此方案基於NXP 原生 BSP 5.4.24_2.1.0做開發，加入Python的元素，並且可使用GPU/NPU做AI 類神經網路的運算，使得效率以及應用場景皆更完整。

首先使用pip安裝python壓縮包：

使用影像識別的範例為: 以經典圖片grace_hopper.bmp做分別:2019年初版eIQ: Inference time約需330ms.2020年eIQ2.0 (PyeIQ):

可以看出以GPU運算的能力, 相同使用 mobilenet model, 使用TensorflowLite只需要約10ms, 速度及效率快上30倍!!另外eIQ2.0提供即時影像輸入以及視頻辨識的功能:

使用臺灣實景街道拍攝的影片做物件識別的專案可以看出i.MX8QM實測效能為30ms。此方案提供下列NNAPI表供各個平臺以及算法做開發

此方案整合各家不同算法並提供對應的API供客戶做開發使用。並且搭配上i.MX8QM 4核A53+2核A72+2顆內包GC7000XSVX GPU，可以做到利用GPU運算AI以及圖像技術，且穩定提供系統資源。目前已有數家客戶以此方案開發車用市場的應用。品佳FAE團隊將以此方案為基礎，協助所有客戶開發相關AI領域的應用。

場景應用圖

方案方塊圖

核心技術優勢

Automotive Gade, ASIL-B16x Vec4-Shader GPU, 32 compute units OpenGL ES 3.2 and Vulkan support Tessellation and Geometry Shading2xARM A72 core + 4 A53 coreMIPI CSI可同時接入兩個高清攝像頭品佳提供跨平臺(PC to I.MX)的ML(Machine Learning)應用程式 方案規格

Python 3.7

TensorFlow 2.1

TensorFlowLite 2.1

OpenCV 4.2.0

ArmNN 19.08

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