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智能檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)于保護(hù)學(xué)校、體育場(chǎng)、購(gòu)物中心和人群密集的醫(yī)院等公共場(chǎng)所的安全至關(guān)重要。全球安全檢測(cè)市場(chǎng)在 2023 年價(jià)值 10 億美元，預(yù)計(jì)到 2030 年將超過 20 億美元。傳統(tǒng)的安全措施（如被動(dòng)攝像頭和金屬探測(cè)器）存在局限性，包括排隊(duì)速度慢和依賴事后證據(jù)。擁擠的環(huán)境和各種違禁品使檢查更加復(fù)雜。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，客戶采用了 AI 驅(qū)動(dòng)的安檢解決方案來提高效率、減少等待時(shí)間并改善用戶體驗(yàn)。

項(xiàng)目挑戰(zhàn)

開發(fā) AI 驅(qū)動(dòng)的安檢面臨挑戰(zhàn)，尤其是對(duì)于馬拉松等露天活動(dòng)，這些活動(dòng)需要經(jīng)濟(jì)高效、易于部署且無縫集成的安全系統(tǒng)，在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)安全保障。對(duì)于 AI 安檢應(yīng)用，必須配備能夠增強(qiáng)邊緣處理并配備多功能豐富 I/O 來連接設(shè)備和傳感器的硬件系統(tǒng)。除了硬件配置之外，開發(fā)人員還必須預(yù)先訓(xùn)練檢測(cè)模型，因此選擇合適的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)安檢是一個(gè)關(guān)鍵的考慮因素。即使在預(yù)訓(xùn)練模型準(zhǔn)備就緒后，也通常需要將其轉(zhuǎn)換為與目標(biāo) AI 處理器或 GPU 兼容的特定格式。最后，確保將轉(zhuǎn)換后的模型無縫部署到 AI 系統(tǒng)上是關(guān)鍵的一步。

系統(tǒng)為攝像機(jī)提供 LAN 連接，并為異常警報(bào)或數(shù)據(jù)收集提供 DIO 功能；
AI 輕松集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中，無需額外的硬件修改；
支持各種預(yù)訓(xùn)練模型，以實(shí)現(xiàn)有效的危險(xiǎn)品檢測(cè)；

市場(chǎng)背景

案例中客戶使用了研華的AIR-120邊緣AI推理系統(tǒng)，與 Hailo-8 驅(qū)動(dòng)的 M.2 AI 加速模塊 EAI-1200 配對(duì)，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)安檢。EAI-1200 提供 26 TOPS 的 AI 處理能力和低功耗，專為實(shí)時(shí)邊緣推理任務(wù)而設(shè)計(jì)。該解決方案允許快速檢測(cè)違禁物品，例如彈藥、危險(xiǎn)物質(zhì)、尖銳物體和武器。

AIR-120邊緣AI推理系統(tǒng)是一款基于 Intel Atom 的無風(fēng)扇盒式 PC，具有用于兩個(gè)攝像頭連接的 LAN 端口、用于 EAI-1200 AI 加速模塊集成的 M.2 擴(kuò)展以及用于數(shù)據(jù)收集的數(shù)字 I/O。研華通過其 Edge AI SDK 進(jìn)一步增強(qiáng)了該系統(tǒng)，提供推理基準(zhǔn)測(cè)試工具、運(yùn)行時(shí) SDK 集成以及遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理功能。此外，Hailo 的 Model Zoo 提供預(yù)訓(xùn)練模型，Dataflow 編譯器支持模型轉(zhuǎn)換，TAPPAS 提供預(yù)訓(xùn)練示例，確保安檢應(yīng)用程序的無縫部署和優(yōu)化。

項(xiàng)目成果