Wie Edge-KI die Infrastruktur von Smart Cities und städtischer Mobilität verändert

Der Markt für Künstliche Intelligenz und Edge Computing wächst von Jahr zu Jahr und die Technologie hält Einzug in den Alltag der Menschen. In diesem Artikel zeigen wir, wie Promwad KI-basierte Kundenlösungen entwickelt, die für die städtische Mobilität, Fahrzeuge, Videoüberwachung und in anderen Bereichen eingesetzt werden können. 

Inhaltsübersicht

Was ist Edge-KI und welche Vorteile bietet sie

Wie Edge-KI die Projekte für Smart Cities und städtische Mobilität verändert

Fallstudien

Wie Edge-KI in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann

 

^{Maschinelles Lernen in der Automobilindustrie: Wir testen ein System zur Verfolgung der Kopfposition des Fahrers. Die Lösung erfasst Schlüsselpunkte im Gesicht, analysiert die Position des Kopfes und der Augen und “erkennt” so Müdigkeit, Unwohlsein oder Unaufmerksamkeit.}

Kopfverfolgung des Fahrers

Im Auftrag eines europäischen Maschinenbauunternehmens haben wir ein Computer-Vision-System zur Verfolgung der Kopfposition und zur Analyse der Müdigkeit des Fahrers entwickelt. Diese Lösung, die auf einem handelsüblichen Modul mit Ambarella-Chips basiert, hilft bei der Erkennung gefährlicher Situationen durch die Verwendung mehrerer Indikatoren, einschließlich Kopfbewegungen, Blinzelfrequenz und Körperposition.

Mit ML können wir die Emotionen des Fahrers (freudige oder niedergeschlagene Stimmung) analysieren, indem wir die Beziehungen zwischen den Gesichtsmerkmalen, die Augenreaktionen und die Haltung verfolgen, um seine Müdigkeit und sein Verhalten vorherzusagen.

Neben der Verfolgung des Zustands einer Person werden Edge-KI-Lösungen bei der Entwicklung von ADAS und anderen komplexen Fahrerassistenzsystemen eingesetzt. Dabei handelt es sich in erster Linie um “intelligente” Kameras, die während der Fahrt die Situation auf der Straße analysieren und dem Fahrer helfen, Unfälle zu vermeiden. Mit Hilfe dieser Lösungen können folgende Funktionen realisiert werden:

• adaptive Geschwindigkeitsregelung für den gesamten Geschwindigkeitsbereich
• adaptive Scheinwerfersteuerung
• Verkehrszeichenerkennung
• Kollisionswarnung
• Fußgängererkennung und automatisches Bremsen
• Bewertung der Straßenqualität

Automotive-Lösungen auf Basis von Edge-KI arbeiten in Echtzeit und helfen, Gefahrensituationen zu vermeiden, da die Informationsverarbeitung nur Zehntelsekunden dauert.

Die KI-Algorithmen gewährleisten auch den Schutz personenbezogener Daten: Nach der lokalen Verarbeitung werden keine Fotos oder Videos an den Server gesendet, sondern digitalisierte Analyseergebnisse, ohne dass die Möglichkeit besteht, zur ursprünglichen Ansicht zurückzukehren, um personenbezogene Daten zu erhalten.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten für KI in der Automobilindustrie — Sensordatenfusion: Das System kombiniert Kamera-, Radar- und Lidar-Daten, um eine höhere Genauigkeit und vollständige 3D-Inhalte zu erzielen. Das Radar erfasst die Geschwindigkeit, das Lidar die Entfernung, und die NN-Informationen der Kamera helfen bei der Klassifizierung des Objekts. Folgende Ziele können mit diesen Systeme erreicht oder verbessert werden:

• präzise 3D-Objekterkennung
• Entfernungsgenauigkeit
• Freiraumerkennung
• Objektklassifizierung
• Winkelposition des Objekts
• Kontext der Szene

^{Die Sensordatenfusion kann in der Logistik eingesetzt werden, um das Volumen von Schüttgütern abzuschätzen.}

Komplexe Lösungen auf der Basis von Kameras, Radar und Lidar können in der Logistik und im Bauwesen eingesetzt werden. Sie bewerten zum Beispiel das Volumen von Schüttgütern oder helfen bei der Planung von Manövriersystemen für große Fahrzeuge oder Baukräne.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten für KI in der Videoüberwachung: Kameras, die helfen, den Zustand des Fahrers zu beurteilen, können auch in der Produktion eingesetzt werden, um den Zustand der Arbeiter zu überwachen. Systeme der Gesichts-, Objekt- und Spracherkennung werden bei der Organisation des Einlasssystems oder der Zugangskontrolle zu geschützten Objekten oder Wohnanlagen eingesetzt.

  
^{“Intelligentes” Fahrradparken mit einer KI-gesteuerten Kamera von SONY: Die von Promwad entwickelte Lösung erkennt Fahrräder und erfasst freie Stellplätze. Das System kann dazu beitragen, das Parkplatzproblem in Touristenstädten zu lösen.}

Intelligentes Fahrradparken

Promwad hat eine intelligente Fahrradparklösung entwickelt, die auf dem Computer-Vision-System SONY Spresense AI basiert. Das Herzstück dieses intelligenten Parkplatzes ist ein Tracking-System mit dem neuronalen Netzwerk MobileNet und dem Tensorflow-Framework. Das System funktioniert wie folgt:

• reagiert auf menschliche Bewegungen, schaltet das Licht und den Strom ein
• erkennt automatisch verfügbare Fahrradstellplätze
• sendet die Informationen über die Verfügbarkeit von Parkplätzen über das GSM-Netz an die Cloud

Dies ist das erste System auf dem Markt, das auf Basis der KI-Plattform SONY Spresense AI entwickelt wurde. Es unterstützt Edge-KI und verfügt über integriertes GPS und hochauflösendes Audio. Das Board basiert auf dem 6-Core-Mikrocontroller Sony CXD 5602 und einem FD-SOI-Prozessor, die einen niedrigen Stromverbrauch des gesamten Systems gewährleisten.

SONY Spresense AI eignet sich für Lösungen, die für die Analyse und Abtastung von Sensordaten mittels ML und Bildverarbeitung zuständig sind. Einige Anwendungsbereiche dieser Plattform sind:

• Technologie in der Landwirtschaft
• Intelligente Städte
• Fernüberwachung
• Heimautomatisierung
• Gestenerkennung
• Überwachung von Wildtieren
• Logistik und Transport
• Schalldiagnostik
• industrielle Konnektivität

^{Die AI-Plattform SONY Spresense auf der SONY-Website/ Quelle:  sony.com}
 

Ein Problem, das intelligente Kameras lösen können, ist das Parken in beliebten Touristenstädten: Kameras mit kostengünstigen Edge-Computing-Lösungen können Daten über belegte Parkplätze sammeln und an die Cloud senden.

Solche Systeme benötigen einen SoM oder SoC auch ohne permanente Internetverbindung und belasten den Netzverkehr nur minimal.