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三家中国新兴企业联合 在GTC上发布基于GPU的开创性新品
发布时间:2016-4-19 17:48:11


    在今天举办的2016年NVIDIA®(英伟达™)GPU技术大会新兴企业峰会上,三家中国新兴企业BriSky、Cgangs和SenseTime联合发布了分别在无人机、虚拟现实和人脸识别领域具有开创性意义的新品。这些产品均在核心技术?#26041;?#20013;采用了NVIDIA GPU技术,为产品带来性能和功能?#31995;?#22810;重突破。
    无人机、虚拟现实、人脸识别,这几个看上去并没有直接关系的三个领域,现在正因一个共同的驱动力量而联系在一起,那就是GPU。在GPU技术大会上能够看到诸多令?#21496;?#35766;的新品,特别是在聚集了全球创新者的新兴企业峰会上,多家新兴企业借助GPU打造的产品让人应?#30828;?#26247;。其中中国创业公司的活跃表现,尤其引人关注!
    此次发布的三款新品分别是:
    BriSky工业级无人机BO系列智能空中机器人
 


    Brisky此次推出的工业级无人机BO系列智能空中机器人,运用了世界一流嵌入式人工智能平台——NVIDIA Jetson——是中国首款具备深度学习能力的人工智能无人机系统。借助NVIDIA Jetson TX1的深度学习能力,工业级BO系列无人机能够智能分析决策最佳飞行路线来避开?#20064;?#29289;和获取图像数据。BO系列无人机包括农林植保机、警用消防机。
    对比使用CPU作为处理器的传统无人机产品,采用NVIDIA Jetson的无人机在性能上有极大提升。首先,它实现了传统CPU无人机所不能实现的人工智能深度学习能力,在实地作业过程,可通过获取海量视觉数据来学?#23433;?#33258;动修正飞行方案,而无需像传统CPU无人机产品更依托于人工实时操作,更面临反复多次的人工方案迭代更新,当面对险峻环境,BO系列智能无人机有不可多得的优势。二是采用Jetson TX1之后,数据处理能力相当于高端i7处理器,而传统CPU无人机若想达到相同能力,则需要更庞大且更复杂的机体设计,不仅携带更加困难,也面临功耗不足,使用 Jetson TX1功耗仅为原来的1/5,体积重量也大有缩小降低,优势明显。
    BO系列无人机?#20849;?#29992;Jetson TX1来实时运行视觉处理算法。借助双目视觉平台,BO系列无人机可以提供强大的去雾消抖、目标识别追踪,自动避障、夜视增强、三维实时重建等功能,以及实时数据采集、智能分析决策,识别环境并自主执行工作?#21462;?br />     Cgangs第三代VR全景直播系统
 


    VR全景视频技术服务提供商Cgans此次推出的最新一代VR全景直播系统,包含电影级VR全景摄影机Argus Panoptes以及4k 60p实时VR全景制作工作站两部分。Argus Panoptes是?#30340;?#39318;次采用多个大尺寸感光元件组成的全景一体机,并首创可更换电影级摄影?#20302;?#35774;计。工作站则基于NVIDIA Quadro M6000 GPU,首次实现了4k 60p实时VR全景视频直播,并同时将8K内容的输出时间上缩短了一倍,大幅度提高VR全景内容制作效率。
    Cgangs的新一代VR全景直播系统也受益于NVIDIA VRWorks SDK支持的NVIDIA Quadro视觉计算平台,实现了独有的实时特效,如虚拟现实全景多相机切换、全景字幕和实时图像文字重叠?#21462;?#20511;助NVIDIA VRWorks SLI和Direct to Video技术,Cgangs能够将8K内容输出加速50%,极大提升了工作流程的效率。
    VR全景的在线直播、后期制作、全CG各个内容领域,也均基于NVIDIA GPU加速技术,最终实现了实时视频处理、缝合、特效制作,并且通过GPU编码加速实时输出4K分辨率H.265视频流进行分发。
    SenseTime SenseFace人脸布控系统
 


    致力于计算机视觉和深度学习原创技术的SenseTime此次推出的SenseFace人脸布控系统,在NVIDIA Tesla加速计算平台的驱动下,实现了在大规模视频监控系统中进行实时大库人脸识别。通过GPU加速的深度学习,SenseFace为海量视频监控系统赋予智能化引擎,能为反恐任务提供事前、事中与事后的技术保障,更可用于失踪人员查找、VIP?#31361;?#31649;理以及商业智能数据服务等应用。
    SenseFace系统具有以下技术优势:
    1.鲁棒(Robust)、准确的人脸识别算法:得益于构建在Tesla GPU加速器的深度学习系统上,SenseFace可?#28304;?#21315;万级数据中训练人脸模型,从而获得对于光照、?#23884;取?#34920;情、遮挡、年龄变化等情况下的高准确率的人脸识别能力。
    2.大规模布控:基于GPU加速的系统架构支?#26234;?#36335;以上监控视频中实时人脸识别,同时每台服务器可处理16路用于人脸检测、定位和识别的高清视频
    3.极速搜索:基于NVIDIA Tesla平台的强大计算能力可在千万级人员库中300ms内获得识别结果
    4.高速入库:该系统可以实现每台服务器每分?#23588;?#24211;36,000张人脸图像
    5.支持按时间、地点、人员库和众多属性的灵活的布控任务设置
    6.支持丰富的属性识别:性别、年龄、眼镜、帽子、胡子、表情,可基于属性语义进行抓?#30446;?#26816;索
    NVIDIA Tesla GPU加速器不仅能?#35805;?#21161;大幅提高SenseFace的处理速度,而且能够提升系统性价比,并在大规模部署时大幅减少机房面积和建设成本,惠及用户。

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