解决方案
开放式系统架构
Wahtari 开发的神经识别相机 nCam 基于灵活的模块化原则打造。其基础部件包括 Alvium CSI-2 相机内搭载的图像传感器、载体电路板、镜头、图像处理控制器、网络接口、AI 加速器和 x68_46 Intel 处理器。
最多可使用三个 Intel Movidius Myriad X VPU 神经处理单元专门负责加速复杂的深度学习处理任务。Alvium 相机可搭载 0.5 至 20.4MP 分辨率高性能工业图像传感器,非常契合该系统的整体理念。
作为一个开放式平台,nCam 可用于多种智能交通解决方案(ITS)领域,例如车牌识别(APNR:自动车牌识别)。APNR的常见应用是车辆进出权限控制(例如通过黑白名单)、通行和停车费用自动计费,以及多层停车场不停车应用或其他不适合 RFID 收发器的应用。
效益
模块化造就灵活性
Wahtari 的模块化相机设计专门针对多样的需求开发。Alvium 系列提供了广泛的传感器选择,大幅扩展了nCam 的应用范围。其具有高达 289 fps 的帧速率或高达 20.2 MP 的分辨率,同时可通过白光或红外光 LED 确保即便夜间也具有高达 50 m 的能见度范围。根据不同的应用任务(例如车牌识别),该系统现可基于需求单独定制以确保精确性。
系统整体尺寸不超过 355.00 mm x 130.00 mm x 210.00 mm。该相机采用 IP67 铝制外壳且搭载先进的被动冷却系统,即使在最恶劣条件下(-40° C 至 55° C/-40° F 至 131° F)也能在短短几毫秒间提供可靠的结果。此外,该产品还可以选配遮光罩。
在需要快速无误识别大量未知车辆的场景中,ANPR 系统展现出了超高的效率优势。深度学习功能可让车牌误识概率降至接近于零。由其收集的数据为推断道路或车位利用率、分析驾驶员的驾车行为、寻找适当的优化措施提供了理想的依据。