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英特爾用于視頻分析的邊緣AI計(jì)算盒開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介

英特爾用于視頻分析的邊緣 AI 計(jì)算盒可以是連接到攝像頭的獨(dú)立設(shè)備,能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行邊緣分析。此外,它還可以連接到網(wǎng)絡(luò),作為網(wǎng)絡(luò)上的分散式 AI 服務(wù),按需運(yùn)行離線深度學(xué)習(xí)分析。

一、概述

  將多路視頻流解碼與視頻分析集成。利用靈活的AI能力和參考視頻分析管道對(duì)應(yīng)用進(jìn)行端到端配置,以實(shí)現(xiàn)快速開(kāi)發(fā)。

  用于視頻分析的邊緣AI計(jì)算盒有兩種安裝腳本——開(kāi)發(fā)和部署,適用于解決方案開(kāi)發(fā)周期的不同階段。

英特爾邊緣AI計(jì)算盒

  用于視頻分析的邊緣AI計(jì)算盒可以是連接到攝像頭的獨(dú)立設(shè)備,能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行邊緣分析。此外,它還可以連接到網(wǎng)絡(luò),作為網(wǎng)絡(luò)上的分散式 AI 服務(wù),按需運(yùn)行離線深度學(xué)習(xí)分析。

  選擇配置和下載來(lái)下載以下程序包和軟件。

 

二、配置和下載

  代表情景監(jiān)測(cè)的圖標(biāo)。是一個(gè)中心有斜三角形的圓圈。圓圈外部有感嘆號(hào)、圓環(huán)和檢查標(biāo)記。

英物爾AI邊緣計(jì)算盒子

編程語(yǔ)言:Python、C、C++

可用軟件:英特爾? 發(fā)行版 OpenVINO? 工具套件 2021.4.2

 

三、推薦的硬件

我們建議搭配以下硬件使用此程序包。有關(guān)其他建議,請(qǐng)參閱推薦的硬件頁(yè)面。 (多廠商硬件支持)

英物爾AI邊緣計(jì)算盒子

四、目標(biāo)系統(tǒng)要求

第 11 代和第 12 代智能英特爾? 酷睿? 處理器和賽揚(yáng)? 處理器

 

操作系統(tǒng):

Ubuntu* 20.04(內(nèi)核版本為 5.8 或更高)

面向第 12 代智能英特爾? 酷睿? 處理器的 Ubuntu* 20.04 配備內(nèi)核版本 5.15

至少 128 GB 磁盤空間

至少 8GB (4GB x2) 內(nèi)存,具有 8GB 交換空間

直接互聯(lián)網(wǎng)接入

 

五、工作原理

用于視頻分析的邊緣AI計(jì)算盒為輕便型邊緣設(shè)備創(chuàng)建了完整的視頻分析管道。該程序包針對(duì)第 11 代和第 12 代智能英特爾? 酷睿? 處理器和賽揚(yáng)? 處理器進(jìn)行了優(yōu)化,包含集成顯卡,可為 AI 計(jì)算加速提供增強(qiáng)性能與效率。

挑選解決方案所需的軟件模塊并相應(yīng)地下載安裝腳本。在此版本中,提供了不同風(fēng)格的安裝腳本——開(kāi)發(fā)和部署。(參見(jiàn)圖 1)

 

六、開(kāi)發(fā)軟件包

開(kāi)發(fā)版軟件包提供了必要的模塊(參見(jiàn)圖 2):

英特爾? 發(fā)行版 OpenVINO? 工具套件

英特爾? Media SDK

RTSP 服務(wù)器

MQTT 服務(wù)

TensorFlow 橋

Gstreamer

英特爾? Deep Learning Streamer(英特爾? DL Streamer)    

SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)*   

Docker 社區(qū)版 (CE)*

Docker Compose*

其他組件以容器形式提供,例如云服務(wù)提供商連接器(Microsoft Azure* 和 AWS*)、InfluxDB* 數(shù)據(jù)庫(kù)和容器化 OpenVINO? 工具套件。開(kāi)發(fā)軟件包旨在提供完整的 SDK 或工具套件,讓您輕松省力地設(shè)置開(kāi)發(fā)環(huán)境。

 

七、部署軟件包

   部署軟件包提供的主要軟件與開(kāi)發(fā)軟件包相同,但預(yù)選的模塊主要為運(yùn)行時(shí)庫(kù)。目標(biāo)是最大限度減少程序包的安裝占用空間,使其適合部署到內(nèi)存和存儲(chǔ)資源可能受限的邊緣設(shè)備。

英物爾AI邊緣計(jì)算盒子

   圖表以方框圖形式展現(xiàn)。最左邊的模塊代表配置階段,中間則是英特爾 Developer Catalog UI,兩個(gè)箭頭指向右邊的兩個(gè)模塊:上面的開(kāi)發(fā)程序包和下面的部署程序包。

圖 1:面向視頻分析的邊緣 AI 計(jì)算盒 - 開(kāi)發(fā)和部署。

 

如圖 2 所示,集成 GPU (iGPU) 是部署 AI 工作負(fù)載的主要目標(biāo)平臺(tái)。CSP 連接器提供了接口,可供邊緣 AI 計(jì)算盒利用云服務(wù)創(chuàng)建邊緣到云功能,例如遙測(cè)、設(shè)備入網(wǎng)和可管理性。此外,我們準(zhǔn)備了許多參考實(shí)現(xiàn)(例如智能視頻 AI 工作負(fù)載),它們作為一種快速演示工具,供開(kāi)發(fā)人員用于評(píng)估邊緣AI計(jì)算盒硬件性能。

英物爾AI邊緣計(jì)算盒子

架構(gòu)以復(fù)雜的方框圖表展現(xiàn)。上面的模塊從左到右依次是云、Azure* 及其功能的方框、GitHub 和 Docker 的方框,最后是英特爾功能。下面的模塊最左邊是設(shè)備,然后是它右邊的多層方框。AI + 介質(zhì)管道堆棧在面向 Docker 和 Kubernetes 的基礎(chǔ)堆棧上方。

圖 2:用于視頻分析的 AI 計(jì)算盒軟件堆棧示意圖

 

 

八、入門

必備條件

系統(tǒng)必須設(shè)置根密碼。

要使第 12 代英特爾? 酷睿? 處理器或賽揚(yáng)? 處理器(原 Alder Lake 產(chǎn)品)與 GPU 加速器協(xié)同工作,請(qǐng)完成以下步驟:

sudo vim /etc/default/grub

將 “i915.formorce_probe=*” 附加至 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT:  結(jié)尾

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash i915.force_probe=*"

sudo update-grub

sudo reboot

注意:智能視頻AI工作負(fù)載參考實(shí)現(xiàn)也需要這些步驟。

 

安裝程序包

選擇配置和下載下載程序包,然后遵循以下步驟安裝。

 

配置和下載

1?打開(kāi)一個(gè)新終端,進(jìn)入下載的文件夾并解壓縮下載的軟件包:

unzip edge_ai_box_for_video_analytics.zip

 

2?轉(zhuǎn)到 edge_ai_box_for_video_analytics/ 目錄:

cd edge_ai_box_for_video_analytics

  

3?更改 edgesoftwar 可執(zhí)行文件的權(quán)限:

chmod 755 edgesoftware

 

4?運(yùn)行以下命令,安裝程序包:

./edgesoftware install

 

5?在安裝過(guò)程中,系統(tǒng)會(huì)提示您提供產(chǎn)品密鑰。產(chǎn)品密鑰包含在英特爾向您發(fā)送的確認(rèn)下載的電子郵件中。

控制臺(tái)窗口顯示系統(tǒng)提示輸入產(chǎn)品密匙。

英物爾AI邊緣計(jì)算盒子

6?安裝完成后,您會(huì)看到消息 “Installation of package complete”(軟件包安裝完成)以及每個(gè)模塊的安裝狀態(tài)。

控制臺(tái)窗口顯示安裝期間的系統(tǒng)輸出。流程結(jié)束后,系統(tǒng)將顯示 “Installation of package complete” 和各模塊的安裝狀態(tài)。

英物爾AI邊緣計(jì)算盒子

基于程序包構(gòu)建解決方案

使用硬件加速的單對(duì)象和多對(duì)象檢測(cè)教程應(yīng)用程序。

另外,了解 OpenVINO? 與 TensorFlow* 集成示例目錄中的演示。

要將 Linux 上運(yùn)行的物聯(lián)網(wǎng)即插即用橋接樣本連接至 Azure* 物聯(lián)網(wǎng)中樞,請(qǐng)通過(guò)預(yù)先安裝的 azure_cli、Azure 物聯(lián)網(wǎng)資源管理器和克隆的存儲(chǔ)庫(kù)運(yùn)行樣本。

 

九、結(jié)論和后續(xù)步驟

您使用此應(yīng)用程序,成功為輕便型邊緣設(shè)備創(chuàng)建了完整的視頻分析管道。

在下一步中,請(qǐng)嘗試智能視頻 AI 工作負(fù)載參考實(shí)現(xiàn)。

 

十、了解更多

要繼續(xù)學(xué)習(xí),請(qǐng)參閱以下指南和軟件資源:

英特爾? 發(fā)行版 OpenVINO? 工具套件文檔

OpenVINO? 與 TensorFlow* 集成