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做好老司机,不要被“车脸识别”逮到你

发表日期:2019-08-15        文章编辑:         阅读次数:

正值盛夏之时,为了暂时逃避都市的喧嚣和酷热,很多人都选择驾车出行度假。更加方便的是,今年在高速上开车,不再像以往那么闹心了。因为高速省界收费站正在逐渐取消,长久以来的拥堵瓶颈,已经被电子收费系统 ETC 取代。不过,总有些“老司机”想蒙混过关,比如不按规定安装、污损、遮挡机动车号牌,还有一些人在经济利益的驱动下通过换卡、ETC车道跟车、倒换电子标签等方式,达到偷逃通行费的目的。

针对类似情形,有些地方的交通管理系统已经上线了“车脸识别”系统,就是利用“以图搜图”技术,再结合监控和大数据分析,可以快速定位违章车辆和行为。不过,中国的高速公路里程已经在去年底突破 14 万公里,列全世界第一,是第二名的两倍。全路网收费站点数量庞大,涉及设备众多,能否快速分析、处理海量监测数据,从而快速定位目标?推而广之,除了高速公路,智慧交通、智慧城市的发展同样需要相应解决方案。
 

不过,如果你用上格灵深瞳的以图搜图引擎,就可以轻松回答上述问题。该方案基于第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器,使用英特尔® 傲腾™ 固态盘和傲腾™ 数据中心级持久内存,运用英特尔的 MKL 开发库和深度学习加速技术,能够迅速检测并识别图片中的全目标结构化信息,包括人脸、机动车、非机动车、行人等等,进行大规模特征比对,完成以图搜图,从而实现通过一张机动车图片检索目标信息,并在省市级的范围内追踪目标轨迹。
 
基于 Intel 技术的
格灵深瞳以图搜图引擎分布式架构

从 5 亿到 3000 亿

返回结果以秒计

 

选用英特尔相关产品作为以图搜图引擎的核心硬件,是因为它们的出色性能表现和强大的扩展能力。


对于数据量相对较小的场景而言,传统的内存空间受限、价格较贵,而普通固态盘读取速度慢,格灵深瞳的方案使用特尔® 傲腾™ 固态盘,比内存便宜,但虚拟内存读取性能远高于普通固态盘。单机就可以对比 5 亿人脸特征,以图搜图结果可以在 3 秒内返回。

随着数据量不断变大,传统内存结合固态盘/虚拟内存的性能表现也就不能满足需求了,数据搬运成为瓶颈。当数据块数量超过 5 亿时,搜索结果将延迟 10 秒。

此时,该方案使用傲腾™ 数据中心级持久内存,就能在单一服务器上实现大容量、高带宽和低延迟的持久存储。在 10 亿目标的情况下,以图搜图可以在 10 秒内返回,单机可支持 40 亿热数据搜索。
 
不同以图搜图引擎解决方案对比
3 款内存解决方案的图片搜索性能

当然,诸如 ETC 这样的系统,其数据量肯定是单机无法处理的了。格灵深瞳以图搜图引擎支持最大 100 台机器横向扩展,最大支持 3000 亿目标,包括人体、车辆、非机动车,或 1000 亿人脸, 5 秒内即可返回结果。

之所以可以这么快,是因为相比传统内存,英特尔® 傲腾™ 数据中心持久内存解决方案提供了更快的应用启动时间。传统内存将 1 亿个数据片段从硬盘加载至内存,并为这些数据构建关系,所需时间约为 30 分钟,这意味着 10 亿个数据片段约花费 5 小时。傲腾™ 数据中心持久内存可以将构建的数据直接放在持久内存中,1 亿个数据片段花费时间缩短为 3 分钟,10 亿个数据片段仅需 30 分钟即可完成。
 
数据加载和构建时间(单位:分钟,越低越好)

同时,性能更好,意味着基础设施成本更低,相比采用 CPU 和传统 DRAM 内存的多机解决方案,采用英特尔® 傲腾™ 数据中心持久内存和第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器可显著降低成本。
 

不光是ETC,将会是电和水

 

格灵深瞳的解决方案,绝不仅限于智能交通领域,在智能零售、智慧安防、智慧银行等行业都有广大应用场景。利用最新款英特尔® 至强® 可扩展处理器、英特尔® 深度学习加速技术和创新的英特尔® 傲腾™ 存储技术,格灵深瞳与英特尔合作,将人工智能解决方案的性能提升至全新水平。

 

不久的将来,AI 解决方案将会集成到我们生活的方方面面,就像现在的云计算一样,像日常用水用电一样,沉入到我们的基础设施中。那时的假日出游,你就不用开车了,因为 AI 会帮你开,你完全可以放心跟家人一起,在车上和 AI 对上一局“吃鸡”……

文章摘自英特尔商用频道

 

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