利用NVIDIA GPU加速AI增强交通安全

NVIDIA Metropolis 合作伙伴Sighthound – 以前的 Boulder AI 正通过软件和硬件解决方案帮助城市改善交通管理和行人安全，为边缘数据智能带来云本机解决方案。

为了设计高效、公平和可持续的基础设施，城市规划者依赖于准确的道路使用数据。 Sighthound 构建了边缘化、以道路为中心的产品，为城市提供数据，用于保护十字路口行人、量化停车占用率和分析公路利用率的应用。

宜居性和安全性的竞争优势

Sighthound 在竞争激烈的人工智能领域的主要目标是使用最先进的工具和全堆栈方法，以实现更快的计算优化解决方案上市时间。他们利用嵌入式 NVIDIA ® Jetson ™ edge AI 平台的强大功能，该平台在为 DNN 摄像头和节点供电的紧凑节能模块中提供 GPU 加速计算。

Sighthound 将其业界领先的专有开发流量数据集与 NGC 的预训练TrafficCamNet模型和 NVIDIA tao toolkit相结合，快速跟踪 AI 开发流程。它还改进了平台的性能和准确性。将开发时间缩短到几周，它向丹佛市提供了一个交通安全解决方案，该解决方案可以自动检测、计数和测量速度，并跟踪行人、自行车和车辆占用情况。

Darren Odom 说：“经过预训练的 NVIDIA 模型帮助我们获得了交通模型的高度准确性，并更快地推向市场。它使我们能够专注于构建周围的技术并提取实时数据，从而为我们的客户以及最终生活在这些更智能城市的公民创造真正的价值。”， Sighthound 首席技术官，博尔德人工智能前首席执行官。

作为美国发展最快的大都会地区之一，丹佛市面临着快速、安全地利用老化和受限的基础设施运送人口的挑战。该市正在部署 Sighthound 的人工智能视频检测和分析应用程序，以使道路、十字路口和人行横道更加安全和智能。传感器平台实时满足丹佛的交通需求，使该市能够在最拥挤的情况下快速反应和管理交通。

关于作者：About Debraj Sinha

Debraj Sinha 是 NVIDIA Metropolis 的产品营销经理，专注于通过支持 AI 的视频分析在全球打造更智能的空间。 Debraj 与从初创企业到财富 500 强企业，再到推动安全和效率提升的人工智能应用市场等合作伙伴展开合作。他拥有加利福尼亚大学哈斯商学院工商管理硕士学位，伯克利，康奈尔大学计算机科学硕士学位。

审核编辑：郭婷