XMOS发布用于智能停车的低成本、低功耗ALPR参考设计

此设计旨在帮助将解决方案从高成本、高功率的硬件转移到精简、高效的机器学习上。

2022年3月17日 英国布里斯托尔 — 英国领先的芯片公司XMOS今天发布了其用于自动车牌识别（ALPR）的参考解决方案, 旨在将停车场的ALPR从复杂的资源密集型硬件转向简单的设备上的人工智能。

该参考设计是XMOS与计算专家Cloudtop合作开发的，可以在3-5米的距离内高精度地读取缓慢移动的车辆上的车牌。得益于XMOS的xcore.ai芯片的能力，Cloudtop的机器学习模型--最初设计用于高分辨率视频帧--已被无缝调整为在低功耗、低成本的情况下工作，而不会牺牲精度的状态。

传统上利用ALPR的停车库都集成了远远超过慢速移动、近距离车牌识别所需规格的硬件。它们往往使用高分辨率相机，运行在复杂的机器学习模型上，并且依靠云连接进行图像处理。在许多情况下这使得ALPR的实施成本过高。

而XMOS的参考设计在设备层面提供了足够的智能与算力，与标准ALPR解决方案相比，大大降低了功耗和物料清单（BOM）。通过消除对高成本硬件的需求和几乎消除对云连接的需求，这样的设备能够成为整个智能城市ALPR基础设施的现实组成部分。

XMOS公司产品、营销和业务发展副总裁Aneet Chopra评论说："对于智能停车场来说，使用云连接和高算力硬件如同杀鸡用牛刀。它还使得ALPR网络的成本远超预期，维护更加复杂，并且充满了上云所无法避免的隐私问题。“

"我们开发的参考设计仅仅通过简化流程就解决了这些问题。如果你能在设备层面仅提供你所需要的智能与算力，你就可以避免将所有的原始数据发送到云端，或者使用过于昂贵且强大的硬件。从长远来看，这只会帮助我们推动ALPR的进步。"

Cloudtop联合创始人张教授评论说："ALPR领域的两个优先考虑是简化以及可负担性，这不仅是为了推动销售，而且是为了鼓励创新。使设备更便宜、更简单、更可靠对智能城市来说是非常重要的。我们需要缩小机器学习模型的规模，使它们能够在像xcore.ai这样能够大规模生产的芯片上运行，这就为开发者节省了资金，同时增加了实验设计的灵活性。"

XMOS和Cloudtop将在3月28日至30日在旧金山举行的tinyML峰会上展示该解决方案，并邀请所有与会者参观其展台和海报展示。如果你想了解更多关于参考设计的信息，或者想讨论与XMOS合作开发类似的解决方案，请在这里登记您感兴趣的点：https://www.xmos.ai/alpr

关于XMOS

XMOS是一家处于物联网人工智能（AIoT）前沿的高科技公司，致力于满足不断发展的市场对灵活计算的需求，以服务于日益广泛的智能事物，包括语音、成像和环境感应。

该公司独特的灵活xcore处理器使产品设计师能够纯粹用软件来构建片上系统解决方案，从而以具有成本效益和能源效率的差异化系统更快地进入市场。

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