ASUS IoT ALPR Edge AI Dev Kit
在邊緣利用 AI 自動辨識車牌
ASUS IoT ALPR 開發套件是一款完整的自動車牌辨識 (ALPR) 解決方案，其中包括必要的軟硬體，可協助系統整合商 (SI) 打造與現有 ALPR 基礎架構無縫整合的邊緣應用程式。
ALPR 開發套件配備 ASUS IoT Tinker Board Edge R (用於 AI 應用的單板電腦)，能以 100ms 的推論效能提供高達 99% 的準確度。它可以輕鬆與現有的 USB 或網路監控攝影機整合，並透過內建的機器學習 (ML) 技術從每次推論中學習，進而持續提升偵測效能。
ASUS IoT 可以微調 ALPR 軟體以滿足特定需求，確保 ALPR 開發套件針對幾乎每種情境提供精確、快速和量身打造的偵測。
高度準確推論模型
- 支援的車牌地區：台灣、英國
- 支援的作業系統：Tinker Edge R 上執行的 Debian 9
- 推論效能：160 毫秒
- 準確度：3 至 5 公尺範圍內高達 99%，可提供客製化再培訓服務
- 支援的攝影機：USB 網路攝影機和網路監控攝影機 (根據專案而定)。
- 功能：
- 廣角變形修正
- 特殊樣式車牌雜訊抑制
- 低光源條件辨識
- API 和 GitHub 資源支援
毫不妥協的辨識準確度
邊緣 AI 可提升 ALPR 的準確度
- 廣角變形修正可為攝影機部署提供卓越的定位彈性
- 不受角度限制的攝影機放置可避免前景障礙，例如充電站電纜。
- 單次掃描即可偵測和辨識兩部平行停放汽車的車牌，進一步提高效率。
高度靈活的安裝方法
- 藉由天氣濾鏡和光線校正功能，即使下雨、反射或模糊也能辨識。
- 支援多種照明條件和安裝情境，無論是昏暗的停車區、室外安全門，或用於 AI 智慧監控的警察儀表板都適用。
特殊樣式車牌雜訊抑制
- 高效能的深度學習演算法可對正式車牌邊界精確取景，進而大幅降低不小心辨識客製化車牌的風險。
- 自動強化功能可大幅降低客製化車牌框架影響準確度的風險
強大的機器學習能力
Powerful machine-learning capability
ASUS IoT ALPR 開發套件包括配備強大 Rockchip 神經處理單元 (NPU) 機器學習加速器的 Tinker Edge R，可加快處理效率、降低電源需求，並協助更輕鬆建置連網裝置與智慧型應用。NPU 每秒能執行多達 3 兆次運算 (3 TOPS)，具備最佳化的神經網路 (NN) 架構，因此 ALPR 開發套件能夠支援多個機器學習架構，進而協助輕鬆編譯和執行許多常見的機器學習模型。
輕巧、低耗電量設計，易於部署
ASUS IoT ALPR 開發套件尺寸僅有 100 x 72 mm，幾乎可安裝於任何場所，例如電動車充電站和門禁控制大門。它還具備極高的電源效率，因此可透過電池或太陽能板維持長期穩定的運作。事實上，ALPR 開發套件的 Tinker Edge R 硬體元件可透過一個插孔或接頭支援 12 V 或 19 V 直流輸入，藉此提供完全的彈性。
專為各種應用而設計
Tinker Edge R 配備 40 針腳 GPIO 介面，因此可快速輕鬆連接至多種外部裝置，包括按鈕、開關、感測器、LED 等。上述彈性配置讓系統整合商得以為客戶打造客製化解決方案，例如電動車充電站或數位看板系統。它還具備各種連線功能，包括 Gigabit 乙太網路、WiFi 和支援 4G/LTE 擴充卡的 PCI Express® Mini 插槽。
情境
停車管理
- 門禁控制
- 履帶車
- 電動車充電監控
- 客製化車輛標籤
- 停車分析報告
安全性
- 門禁控制
- 監控潛在威脅
- 改善執法
- 連接智慧家居
- 即時通知
Retail
- 汽車美容或維修
- 得來速餐廳
- 將零售商現有的攝影機升級為 AI 攝影機
