NVIDIA GPU赋力博大视野为港口装上坚固而智慧的眼睛

by 英伟达中国

案例简介


博大视野(厦门)科技有限公司是业内领先的智慧港口视觉方案提供商。公司为全球港口用户提供坚固而智慧的港机智能辅助驾驶系统。公司自主研发的BroADAS港机智能驾驶系统是全球首创的ADAS理念运用于港口的可嵌入人工智能系统。BroADAS解决方案中通过使用NVIDIA GPU加速训练,使用TensorRT加速了视频推理和特征工程方面的工作,提升了研发的效率。

背景


博大视野(厦门)科技有限公司于2016年更名成立,是一家卓越的港口视觉方案提供商。公司以“专注视觉AI 赋能智慧港口”为使命将户外重工业摄像机、视觉AI算法、ADAS智能辅助驾驶理念三者合一,致力于为港口提供视觉解决方案,为起重机赋能,最终实现让港口更安全更智慧的社会使命。
博大视野自主研发的BroADAS港机智能辅助驾驶系统,是行业领先的将视觉人工智能用于港口辅助驾驶的平台。基于高质量的港机作业数据,AI 可以减少在人形、锁孔、集装箱号以及港口一系列图像识别方面的人工判断,并解决视野盲区的安全隐患,通过建模、模型训练、推理,以确保所研发的产品为港机司机提供安全舒适的驾驶体验,并为港口提升经济效益。
公司总部位于厦门市软件园二期,在新加坡、香港、上海、深圳设有办事处。如今,公司正携手业内合作伙伴,服务于国内外港口码头如新加坡港,上海港,厦门港,宁波港,泉州港和江苏港口集团。港机制造商振华重工、三一重工、海西重机、中联、徐工、中车等等都是公司的长期合作伙伴。

挑战


自动化码头是未来趋势,港机远控将成为未来自动化码头的集装箱运输部分的主要环节,通常的远控只实现控制,通过博大视野的BroADAS港机辅助驾驶系统,可以实现人形识别、辅助着箱(锁孔识别)等功能。通过GPU进行浮点运算,让识别功能的实现更快捷高效,实现资源的合理分配。
在港口行业的工业自动化领域有几大挑战:一是数据,平台需要海量的数据进行建模,分析,对数据的处理要快、准、全。二是算法,得到丰富的数据后,需要对数据进行分类和处理,同时要用到深度学习、机器学习技术对数据进行再次加工,计算出符合港口场景下图像识别,需要花费大量的研究投入。三是算力。需要支持海量策略的训练,只有CPU远远是不够的,需要建立 CPU+GPU 异构计算,实现资源的合理分配。

BroADAS港机智能辅助驾驶系统方案

  1. 该项目用到NVIDIA Jetson系列产品,用于实现BroADAS岸桥辅助驾驶系统中的行人识别,推理技术用到了英伟达的DeepStream SDK框架,该框架集成了丰富的视频处理功能和神经网络推理模块,极大的缩短了AI部署研发时间。

  2. NVIDIA® Jetson Nano™ 内部有硬件编解码模块,加速了视频编解码过程,缩短成像延时,同时减轻CPU和GPU的负担。

  3. 该项目采用了TensorRT进行推理加速,推理速度相比未采用TensorRT时加快了10倍,使得成像延时低于350ms,解决了增加AI推理成像延时过长的问题。

影响


在NVIDIA GPU强大的AI算力加持下,博大视野提升了产品的研发效率,提升了视觉AI功能的准确度,为博大视野服务于智慧港口领域打下了良好的基础,在同行业竞争中占得先机。
博大视野创始人及CEO吴南海表示:“在港口行业,摄像头就是港机设备的眼睛。特别是远控系统岸桥和场桥,司机的操控命令,都是通过摄像头画面进行判断。我们公司已经为各个港口提供了稳定的监控系统,已经有坚固稳定的“眼睛”, 现在我们要做的是,再给港机设备赋予智慧的大脑。博大视野自主研发的BroADAS岸桥辅助驾驶系统中的地面行人识别、正面吊360度环视行人识别系统,都有用到英伟达的DeepStream框架和TensorRT加速技术。”
博大视野技术总监冯凯表示:‘’DeepStream 框架和TensorRT加速技术,这两个技术特别适合应用于摄像机的视频推理加速、集装箱锁孔识别、车道线识别,我们会继续拥抱 NVIDIA 的技术,从而不断为智慧港口自动化码头赋能。NVIDIA GPU硬件平台为博大视野的产品研发提供了强大算力支撑,相信在英伟达初创加速计划的助力下,博大视野的视觉AI将研发及迭代得更快、更稳。”


英伟达初创加速计划

博大视野是英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception)会员企业。英伟达初创加速计划为免费会员制、旨在培养颠覆行业格局的优秀 AI 初创公司。该计划联合了国内外知名的风投机构,创业孵化器,创业加速器,行业合作伙伴以及科技创业媒体等,打造人工智能创业加速生态系统,能够提供『产品折扣』、『市场宣传』、『技术支持』、『融资平台』、『客户推荐』等一系列服务,加速初创公司的发展。

想要像博大视野一样获得 NVIDIA 初创加速生态助力?扫描下方二维码,仅需一分钟填写意向申请表单,获得快速联系。

案例简介


博大视野(厦门)科技有限公司是业内领先的智慧港口视觉方案提供商。公司为全球港口用户提供坚固而智慧的港机智能辅助驾驶系统。公司自主研发的BroADAS港机智能驾驶系统是全球首创的ADAS理念运用于港口的可嵌入人工智能系统。BroADAS解决方案中通过使用NVIDIA GPU加速训练,使用TensorRT加速了视频推理和特征工程方面的工作,提升了研发的效率。

背景


博大视野(厦门)科技有限公司于2016年更名成立,是一家卓越的港口视觉方案提供商。公司以“专注视觉AI 赋能智慧港口”为使命将户外重工业摄像机、视觉AI算法、ADAS智能辅助驾驶理念三者合一,致力于为港口提供视觉解决方案,为起重机赋能,最终实现让港口更安全更智慧的社会使命。
博大视野自主研发的BroADAS港机智能辅助驾驶系统,是行业领先的将视觉人工智能用于港口辅助驾驶的平台。基于高质量的港机作业数据,AI 可以减少在人形、锁孔、集装箱号以及港口一系列图像识别方面的人工判断,并解决视野盲区的安全隐患,通过建模、模型训练、推理,以确保所研发的产品为港机司机提供安全舒适的驾驶体验,并为港口提升经济效益。
公司总部位于厦门市软件园二期,在新加坡、香港、上海、深圳设有办事处。如今,公司正携手业内合作伙伴,服务于国内外港口码头如新加坡港,上海港,厦门港,宁波港,泉州港和江苏港口集团。港机制造商振华重工、三一重工、海西重机、中联、徐工、中车等等都是公司的长期合作伙伴。

挑战


自动化码头是未来趋势,港机远控将成为未来自动化码头的集装箱运输部分的主要环节,通常的远控只实现控制,通过博大视野的BroADAS港机辅助驾驶系统,可以实现人形识别、辅助着箱(锁孔识别)等功能。通过GPU进行浮点运算,让识别功能的实现更快捷高效,实现资源的合理分配。
在港口行业的工业自动化领域有几大挑战:一是数据,平台需要海量的数据进行建模,分析,对数据的处理要快、准、全。二是算法,得到丰富的数据后,需要对数据进行分类和处理,同时要用到深度学习、机器学习技术对数据进行再次加工,计算出符合港口场景下图像识别,需要花费大量的研究投入。三是算力。需要支持海量策略的训练,只有CPU远远是不够的,需要建立 CPU+GPU 异构计算,实现资源的合理分配。

BroADAS港机智能辅助驾驶系统方案

  1. 该项目用到NVIDIA Jetson系列产品,用于实现BroADAS岸桥辅助驾驶系统中的行人识别,推理技术用到了英伟达的DeepStream SDK框架,该框架集成了丰富的视频处理功能和神经网络推理模块,极大的缩短了AI部署研发时间。

  2. NVIDIA® Jetson Nano™ 内部有硬件编解码模块,加速了视频编解码过程,缩短成像延时,同时减轻CPU和GPU的负担。

  3. 该项目采用了TensorRT进行推理加速,推理速度相比未采用TensorRT时加快了10倍,使得成像延时低于350ms,解决了增加AI推理成像延时过长的问题。

影响


在NVIDIA GPU强大的AI算力加持下,博大视野提升了产品的研发效率,提升了视觉AI功能的准确度,为博大视野服务于智慧港口领域打下了良好的基础,在同行业竞争中占得先机。
博大视野创始人及CEO吴南海表示:“在港口行业,摄像头就是港机设备的眼睛。特别是远控系统岸桥和场桥,司机的操控命令,都是通过摄像头画面进行判断。我们公司已经为各个港口提供了稳定的监控系统,已经有坚固稳定的“眼睛”, 现在我们要做的是,再给港机设备赋予智慧的大脑。博大视野自主研发的BroADAS岸桥辅助驾驶系统中的地面行人识别、正面吊360度环视行人识别系统,都有用到英伟达的DeepStream框架和TensorRT加速技术。”
博大视野技术总监冯凯表示:‘’DeepStream 框架和TensorRT加速技术,这两个技术特别适合应用于摄像机的视频推理加速、集装箱锁孔识别、车道线识别,我们会继续拥抱 NVIDIA 的技术,从而不断为智慧港口自动化码头赋能。NVIDIA GPU硬件平台为博大视野的产品研发提供了强大算力支撑,相信在英伟达初创加速计划的助力下,博大视野的视觉AI将研发及迭代得更快、更稳。”


英伟达初创加速计划

博大视野是英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception)会员企业。英伟达初创加速计划为免费会员制、旨在培养颠覆行业格局的优秀 AI 初创公司。该计划联合了国内外知名的风投机构,创业孵化器,创业加速器,行业合作伙伴以及科技创业媒体等,打造人工智能创业加速生态系统,能够提供『产品折扣』、『市场宣传』、『技术支持』、『融资平台』、『客户推荐』等一系列服务,加速初创公司的发展。

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