CVEDIA 利用 NVIDIA TAO 工具包为 Cubic 的 GRIDSMART 交通系统减少模型开发时间。
将 AI 技术应用于数千个交通信号灯后，道路安全性可能很快就会提高。
这是因为初创公司 CVEDIA 为 Cubic 交通系统设计了更完善、更快速的车辆和行人检测方式，让道路更通畅，并提高行人安全性。这些全新 AI 功能将被整合到 Cubic 的 GRIDSMART 解决方案中——GRIDSMART 是单摄像头交叉路口检测与执行技术解决方案。
为训练用于行人安全及交通系统的全新计算机视觉模型，Cubic 需要使用专门的数据集。但从头开始整理数据并训练模型需要耗费数月时间，因此，Cubic 与 CVEDIA 达成合作，共同完成数据合成与模型开发工作。
CVEDIA 的合成算法技术能够加速物体检测和图像分类网络的开发，而通过使用NVIDIA TAO 工具包，能够进一步缩短开发时间。这种更智能的十字路口交通信号灯现在已被部署在美国 49 个州的 6000 多个十字路口。
NVIDIA 发布了 TAO 工具包 3.0 版本，该版本现已公开可用。
CVEDIA 首席技术创新官兼联合创始人 Rodrigo Orph 表示：“通过使用 NVIDIA TAO 工具包，我们将模型训练时间缩短一半，就能实现相同水平的模型精度和吞吐量性能。”
Metropolis 推动基础架构的发展
CVEDIA 使用 NVIDIA Metropolis 开发应用，且 CVEDIA 是 NVIDIA 初创加速计划的成员，这项虚拟加速器计划旨在帮助 AI 和数据科学领域的初创公司更快进入市场。
NVIDIA Metropolis 是一个用于智能基础架构的应用框架。它提供 DeepStream SDK、TAO 工具包、NGC 上的预训练模型和 NVIDIA TensorRT 等强大的开发者工具。
迁移学习是一种深度学习技术，让开发者能够充分运用曾在某项任务中使用过的预训练 AI 模型，将该模型进行自定义后用于另一个领域。NVIDIA TAO 工具包能够用于快速建立自定义生产级模型，而不需要进行任何编码。
Cubic 交通系统副总裁兼 ITS 部门总经理 Jeff Price 表示：“安全是所有司机和行人的基本需求。CVEDIA 的 AI 和合成数据专业知识能够帮助我们增强现有的 AI 模型，同时实现新应用的快速迭代。”
更智能的交通信号
Cubic 的 GRIDSMART 解决方案使用 360 度全景摄像机采集和解释重要的交通数据，让道路变得更加通畅。通过 GRIDSMART，交通工程师能够调整信号灯时间及交通流策略，并进行实时监控和视觉评估。
CVEDIA 正在为这个新系统开发图像分类和物体检测模型，使其能够追踪车辆、人、自行车、宠物和其他交通安全隐患。
Rodrigo Orph 表示：“Cubic 希望能够检测路口和行人可能穿过的危险区域，并提供更好的交通控制解决方案。”
访问全面推出的 NVIDIA TAO 工具包。
图像由 Aaron Sebastian 在 Unsplash 上提供。