ag体育:翱捷科技(上海)有限公司参评“OFweek2019‘维科杯’人工智能核心技术奖”

By admin in 科技 on 2021年8月1日

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ag体育平台|“2019‘维科杯’(第四届)中国人工智能行业年度投票”活动由中国高新技术行业门户维科网络、低科会主办,人工智能网络主办,活动目的是表彰人工智能领域做出突出贡献的优秀产品、技术和企业,更加同时,向业界发送更多创造性的产品、尖端技术,享受人工智能的未来。 2019年中国人工智能行业年度投票“(4th.) chinaartificialintelligenceawards 2019”将于2019年7月5日~7月20日转移到网络投票阶段,颁奖仪式将于8月9日在上海举行。 现在活动处于热烈的评选审查阶段,行业企业积极应对。

景捷科技(上海)有限公司每月评审“2019‘维科杯’中国人工智能核心技术奖”。 景捷科技于2015年4月正式成立,注册资本为3.55亿美元。

2018年被选为高科技企业。 总部位于上海张江低科技园区,在美国、韩国、香港、北京、沈阳、成都、合肥、深圳设立分公司,全世界共有600名员工。 享受一些国际核心发明专利。

核心骨干团队由国内外顶尖的科研管理者组成,已经不具备原始强大的移动通信芯片研发平台、成熟期优秀的硬件和软件解决问题能力和先进的芯片IP自主化研发水平。 最后经过几年的产品开发和Marvell移动芯片部门的合并和技术集成成为国内物联网技术方面最广泛的公司之一。 未来将通过5G、低功耗广域物联网、智能穿戴等领域的深度布局和产品创意,成为业界领先的高新技术公司。

景捷科技AI团队享有强大的专家顾问团队,包括国家视觉信号处理国家工程研究所的首席科学家贡杰曼教授等。 研究开发小组90%具有著名大学硕士以上学历,夹着平均值有8年的工作经验。

小组参加了开发的FPGA伪异构计算机项目,获得了2014年上海科学技术发明奖。 小组在FPL2016国际会议上采用了通过基于神经网络的FPGA构建体系结构取得的研究成果。 2018年,来自反对2014年的公安部第三研究所的新知股份视频结构化国家项目获得公安部科学技术一等奖。 2018年,中国电信视频识别(脸,车辆)算法测试成功。

审查核心技术:一体化智能分类存储技术核心技术讲义:随着2016年以来人工智能技术在视频分析领域的突破,视频监控行业正处于高清化、网络化以来的第三个最重要的变革阶段。 随着对AI的理解,人们面前还出现着完整的视频数据,AI显示了根据感觉得到的视频数据分析视频的结果。 传统安全行业正在发展成广义的视频监控行业。

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传统安防行业的主要客户是公安部门和交通部门,大企业和个人安防的应用非常有限,基本上仅限于传统的视频监视。 随着AI的发展,大量视频数据的可用性减少,更好的视频解决方案适用于零售、金融等大型企业和个人安全案例。 根据研究机构的数据,2017年中国的安全视频数据已经超过859PB,到2020年IP相机的数据量约为1亿台,75%的相机将无法通过网络连接。

随着连接到这些网络的摄像机数量迅速增加,每天生成的视频流数据似乎也不会急剧增加。 相对于其他物联网设备,网络摄像机生成的数据更大,原来完全的云数据处理方式已经不能满足市场的需求,加上安全市场的特殊性,该市场对终端外侧的人工智能计算将市场的需求安防监控是人工智能年落地的细分市场。

“视频结构化”简单来说是从视频中结构化提取重要目标的东西,也包括车辆、人、其特征等。
必须把构建云算法后的脚明确地向边缘计算和存储提出新的挑战,主要是AI产品结构的想法,提高了AI计算的存储计算瓶颈。

2018年6月,现在的图像分类和检索在互联网、安全性防水、刑事侦察等领域应用于市场需求,与此相对,景捷科技AI团队基于FPGA完成了应用于CNN分类算法的一体化智能存储设备技术的开发。 景捷科技AI团队一体化智能存储技术利用FPGA的可编程硬件特性,在一片FPGA芯片内构建SATA数据通信和CNN算法,在图像存储中构建分类功能,同时使用矢量比对方式进行读取设计了具有图像分类和搜索功能的高性能智能固态驱动器。 该产品技术适用于图像存储服务,在服务处理器性能低的条件下构建高速分类和搜索功能。 cnn(convolutionnetwork )是一种众所周知的深度自学体系结构,扩展了人工神经网络,在视频监控、移动机器人视觉、图像搜索引擎等领域普遍使用。

CNN的设计启发来源于生物的视觉神经。 通过处理具有多层神经链路特性的数据,超过图像识别的高精度拒绝。 目前,基于深度自学算法的快速市场需求也大大展开了深度卷积神经网络(DeepCNN )的研究。

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由于像CNN这样的运算模式,标准化处理器(CPU )很难有效地构建CNN算法,以满足高性能需要。 接着,基于可编程门阵列设备(FPGA ),为了提高CNN的运算性能,还设计了图形卡(GP模块,ASIC )等使各种FPGA加速的加速模块受到了一般的研究者的关注。

这主要是因为具有高性能、低能效、开发周期、可重构等特点。 另一方面,随着信息传递的迅猛增长,数据存储也面临着容量和速度挑战。 近年来,固态盘(SSD )技术越来越成熟。

由于SSD特有的访问速度的好处,传统的磁盘硬盘正在被更慢的SSD取代。 景捷一体化智能存储技术设计开发了融合这两种技术进行基于卷积神经网络的图像分类和检索的智能存储器件。 解决问题的服务拒绝部署和硬件可扩展性。 第一,服务器CPU只需要管理通信和存储管理时间表,不需要强大的性能计算。

二是硬盘本身是服务器中的合适设备,比PCIe插槽数量少,可扩展性好。 其主要功能特性在以下方面对:低能效分类检索性能1)cnn算法展开性能优化,超过简单的产品拒绝。 2 )基于文件系统的存储方案在硬件终端(FPGA )中构建,提高了能效。

先进设备的良好技术除了享受传输性能长期以来从娱乐到高速传输、耐久性抗震、低功耗、无噪音、不产生高温等许多传统固体硬盘的特色外,还应用了平衡磨损技术(WearLeveling ) 严格的测试,确保顺利的品质1 )性能测试2 )高温老化测试3 )可靠性测试4 )可靠性测试5)Endurance测试6)Compatibility测试7)PowerConsumption测试的性能优点上述软件基于此设备的尖端设备的TSMC20nm进程具有至少2.9Tb/s的最低I/O比特率、至少72万个逻辑单元和5.3TMAC/s的DSP等。 性能参数如下图:所示典型地适用于1 )分类作业者,如下图右图所示。

主机通过存储器使图像起源于SATA模块,通过FPGA内部的CNN运算模块对图像进行分类判别。
根据得到的分类结果,图像不在现金初始化过程中根据模型信息预先创建的目录文件中。

2 )检索操作者,如下图右图所示。 主体输出处检测对象(反对作为模型ID输出)。

FPGA重叠与由SATA模块分类的模型ID对应的目录文件,对文件中的图像文件展开特征提取及矢量对照。 根据计算出的欧式距离结果,将目标文件从相似度低到低排序,在目标目录文件中用现金搜索。 此外,融合CNN的设计市场需要模型的加载和改版机制。

通过主机传输,在SSD内构建特定的存储器空间,每次初始化都可以将模型信息读出到FPGA板载DRAM内,用于计算。 评奖申诉/理由:国际上第一个位于高性能嵌入式AI的人工智能团队景捷科技AI团队致力于人工智能DeepLearning算法的研究,致力于DeepLearning在DSP、GPU、FPGA中的应用和构建。 视频、图像及其他模式的人工智能检索和识别有非常浅的基础,在人工智能、大数据领域享有很多技术方面的发明专利和软件著作权等自律知识产权。 2016年9月,与香港应用科学技术研究院正式成立了视觉智能牵引实验室,专注于视觉智能的研究开发和应用。

2017年10月,浅海大会召开,成为蚂蚁人工智能生态的人工智能算法加速IP战略合作供应商。 技术享受自主知识产权技术享受两项发明专利,两个软件著作权国际领先水平和市场领域景捷科技AI团队的一体化智能存储设备技术领先国内国际领域,技术于2016年底立案,2018年初公安智能算法很多,集聚力、固体存储器及AI算法于一体的存储器上的计算是一种新的体系结构,国际上首先构建了AI取得边计算边的边缘计算的存储器设备。 AI团队是基于FPGA的AI算法加速模块,从2014年开始就有与海康、大华、宇视等厂商合作的基础,可以融合景捷技术在芯片领域的累积和优势,构成视频安全所需的AI芯片。

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国内外视频安全监视存储供应商主要有很多传统存储,从2018年下半年开始设计带智能分析的视频安全存储。 这次“2019‘维科杯’(第四届)中国人工智能行业年度投票”活动将于7月5日转移到网络投票阶段,关注社会各界的投票!。

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