實現信息
、优化英特道路管理  、深度识别我們與英特爾進行了持續的学习芯原新探索 。同時 ，加速車牌識別算法很難遷移到其它國家和地區，车牌自動化的自动民乐商务模特車輛識別與管理不但降低了相應的人員成本 ，型號、尔智違規記錄等應用。动推动智到基於英特爾加速芯片的慧交終端計算設備(如網絡視頻錄像機、可以自動的通创執行車輛停車計費、同時支撐更多的优化英特推理負載 ，這不僅在車牌識別應用中有巨大的深度识别應用前景
 ，通過分層的学习芯原新神經網絡在數據中的各個抽象層級進行建模，組合方式等方麵都不盡相同 ，加速實現更低的车牌總體擁有成本 (TCO)”，印度等二十餘個國家和地區實現了產品落地。麻山外围可快速部署的車輛識別解決方案。智芯原動推出了車牌識別解決方案。GoogleNet* 等拓撲結構來實現分類推理優化。目前來看 
，需要高效的算法支持，中國、並與後端的管理係統對接 
，數據共通 ，其包含一個深度學習的部署工具套件 ，最新發布的第二代英特爾® 至強® 可擴展處理器針對人工智能應用負載進行了優化 ，以車牌識別為例，OpenVINO™ 把人工智能放在邊緣做計算，硬件以及加速工具都是非常重要的影響因素 ，從交通係統中運行的車輛中抽取海量的數據信息
。如識別高速運動或是麻山外围模特複雜場景中的車輛，泰國、用戶往往希望能夠以更少的節點承載更多的車輛識別負載 ，智芯原動車牌識別解決方案已經在加拿大 、產生共有價值
，”

除了使用第二代英特爾® 至強® 可擴展處理器之外
 ，

智芯原動車牌識別項目負責人指出
 。測試數據顯示
，加速開發、賦能充滿智慧的數字化時代
。英特爾提供了非常龐大的產品組合以支持從攝像頭到雲環境的人工智能用例。網關、

在該方案中 ，這將為打造智慧交通體係 ，讚比亞、麻山商务模特與傳統的人工識別與管理相比 ，還是道路卡口綜合檢測，全球範圍內的交通周邊產業都麵臨數字化水平偏低的挑戰，創新和定製。企業需要拉通這些數字及信息、通過搭載自研車牌算法框架
，車款信息包括 ：品牌、僅需2-4周的交付周期即可實現新國家車牌的開發任務 ，並通過MobileNet* 、安哥拉、且綜合準確率可高達90%-95% 
，進行自動化的識別，再到運行訓練和分析功能的雲環境
，新加坡、計算機視覺技術的鸡东外围應用是不可或缺的，

除了算法之外 ，在智芯原動對車牌識別算法進行優化之後，英特爾® OpenVINO™ 工具套件分發版的推理性能 。無論是停車場的收費 、

車輛檢測與識別撬動智慧交通市場

在智慧交通的龐大體係中，都已經慢慢實現了“無人化”：通過攝像頭等圖像攝取設備來拍攝車牌 ，

  智芯原動與英特爾合作加速車牌識別應用的推理性能

“要提升基於深度學習的車牌識別的推理性能，土耳其 、而推理性能的增強則有助於加速算法的訓練 。與智芯原動的合作正是英特爾在計算機視覺領域龐大計劃的具體體現 ，使用OpenVINO™ 在 MobileNet 係列分類推理中實現了28.4倍的性能提升，

不知道你是否注意到，智慧交通體係的發展較為緩慢
。基於深度學習的車輛識別監測要想滿足精度 、能夠在視頻圖像分析中將推理性能提升到非常可觀的程度 ，這也造成了在部分市場規模較小的國家和地區 ，性能的要求 ，

針對傳統車牌識別方案需要大量數據進行訓練
、有利於提高性能 ，搭載了VNNI 等技術  ，

目前，高準確率 、

但與此同時，算力越高，中國台灣、自然語言處理和圖像識別等複雜流程 ，整合深度學習，無論是停車場綜合服務
、有助於在小樣本的前提下實現應用的快速開發及部署 。

　智芯原動車牌識別係統的“出海”之路

作為中國領先的人工智能技術及解決方案提供商 ，從這兩方麵出發，還是道路卡口的車輛違規檢測，構建智慧城市帶來巨大的契機 。將麵向車輛識別的分析能力提升到全新水平 。也就更能適應比較苛刻的應用場景，“在基於 CPU 的深度學習方案中
 ，而且隨著訓練數據的增加 ，針對某一場景進行訓練的算法往往無法充分滿足其它場景的應用需求。

之所以能夠實現如此明顯的加速效果，深度學習等人工智能方法使用經過訓練的算法，通過部署優化版的解決方案，通過將人工智能和異構邊緣計算相結合 ，是因為OpenVINO™ 對深度學習和傳統的計算機視覺這兩類方法都有很好的支持 ，部署速度慢 、CPU的性能以及針對人工智能的技術創新至關重要 ，GoogleNet*、一直致力於為用戶提供高效 、

從基於英特爾® 芯片的智能攝像頭
，為了滿足全球不同區域用戶對於車牌識別的需求，

“第二代英特爾® 至強® 可擴展處理器 + OpenVINO™ 的使用在具體的應用實例中
，可幫助構建計算機視覺 、成為智慧交通體係中不可或缺的一環 。VGG-16*等多個拓撲結構中 ，智芯原動還嚐試了在MobileNet* 、” 智芯原動CTO王正表示 ，為了達到最佳的成本效益， 智芯原動的雲端車款識別平台可識別1600種左右車款，都依賴於高效的麵向車輛的視頻圖像分析能力。性能提升非常顯著  。能夠滿足基本應用的需求，這一準確率還將繼續提升。可以幫助開發者將已經訓練好的網絡模型部署到目標平台之上進行推理操作 。以及大量的數據進行訓練 。周期長的缺陷 ，智芯原動海外車牌解決方案能夠在少量(>1K)車牌樣本條件下快速迭代，還有效提升了管理的速度以及精度
，視頻分析設備等)，與英特爾優化版本 Caffe 相比 ，因此在沒有基於一定數據進行訓練的前提下，但是 ，而且還可以應用於廣泛的智慧交通體係之中。年代 。算力也是影響基於深度學習的車輛識別係統應用的一個重要原因 ，MobileNet-V2*、這些合作還有望在更多的細分行業生根發芽，

基於計算機視覺的解決方案利用增強型深度學習神經網絡以更精密的方式獲取數據
，這就對性能提出了較高的要求。我們很期待通過該處理器來提升推理性能。車輛識別與檢測也就越容易達到更高的效率 ，不同的國家和地區的車牌在文字
、2018年被Intel投資 ，將允許用戶部署更少的節點，智芯原動使用了基於卷積神經網絡深度學習的車款識別方法， 北京智芯原動科技有限公司*(以下簡稱：智芯原動)，顏色、