搶攻邊緣運算AI電腦視覺應用,AWS推出整合設備與SDK

在2020年12月初舉行的AWS全球用戶大會期間,他們發表多款用於不同產業的機器學習服務,其中有一款是與電腦視覺(Computer Vision)應用相關的解決方案,稱為AWS Panorama,當中包含專屬應用設備AWS Panorama Appaliance,可用於改善產業運作效率與工作場所安全性,以及軟體開發套件AWS Panorama Device SDK,可供設備製造廠商使用,協助他們將電腦視覺功能嵌入新的產業應用型攝影機。

這項服務最初僅於2個區域的資料中心提供預覽版本,包含:美東(維吉尼亞北部)、美西(奧勒岡),若要搭配AWS Panorama Appliance開發套件,進行電腦視覺應用的組建與測試,須向AWS提出登記。

到了2021年10月,AWS Panorama Appaliance正式推出,有意購買的用戶可透過AWS管理主控臺,連至美、加、英、歐盟大多數地區的AWS Elemental設備與軟體解決方案通路,進行報價與訂購的程序。

若要採用這項服務,他們當時也宣布AWS全球4個區域的資料中心將會提供,包含:美東(維吉尼亞北部)、美西(奧勒岡)、加拿大(中部)、歐洲(愛爾蘭)。

而在今年1月中,AWS在亞太區域終於開始提供AWS Panorama,目前開放新加坡、雪梨等兩個區域的資料中心提供這套解決方案。

提供應用設備與軟體開發套件,前者可將既有攝影機納入支援,後者號召其他硬體廠商一起開發與推出AI攝影機

在最初於2020年底發表時,AWS 僅大略描述整個解決方案的特色。以AWS Panorama Appliance為例,他們表示,這套設備能讓組織透過原本已架設在內部、自己管理的攝影機,加入電腦視覺的功能,用戶可以先將AWS Panorama Appliance連上網路開始著手,設備會自動辨識攝影機串流,並且與網路環境既存的現場攝影機互動。

另一方面,AWS Panorama Appliance也能整合AWS本身的機器學習服務與IoT服務,一起協助建立他們自定的機器學習模型,或擷取視訊畫面以利更細微的分析。基於這樣的架構,AWS可將機器學習服務延伸到邊緣運算領域,協助用戶就地進行預測,而不需要時時透過網路連線回傳數據與各種操作。

          

在存取方式上,每一臺AWS Panorama Appliance皆可平行處理多個攝影機串流,以執行電腦視覺模型,因應數量控制、部件識別、工作場所安全等用途。

這款電腦視覺運算設備還可搭配第三方單位的預先訓練電腦視覺模型,而能用於零售、製造、營建等其他產業。用戶若需要自行開發電腦視覺模型,也能到AWS的Amazon SageMaker這套機器學習服務平臺進行設計,之後再部署到AWS Panorama Appliance。

至於AWS Panorama SDK,能讓硬體廠商開發出新的攝影機,使其能在邊緣端執行電腦視覺模型。而基於這套SDK而成的攝影機,具備電腦視覺模型執行能力之後,可支援多種案例,像是機臺設置在指定工作區域之外,我們如果想在快速移動的輸送帶當中,偵測、找出損壞的部件,就可派上用場。

AWS也提到這些攝影機可以使用兩種晶片,AWS Panorama SDK支援Nvidia的Jetson系列單板電腦,以及安霸(Ambarella)的AI處理晶片CV 2x。

屆時會有哪些硬體設備廠商運用AWS Panorama SDK?他們當時列出5個廠牌會在2021年推出相關產品,分別是:Axis Communications、凌華科技、Basler AG、聯想、Stanley Security,以及晶睿通訊(Vivotek)。

在這樣的搭配之下,攝影機廠商推出的設備足以處理更高品質的視訊,對於斑點、汙漬等問題,可以透過解析度更高的影像畫面來判讀;而對於用戶而言,可以在整個站點附近,透過PoE來部署低成本的連網設備,組建更精密的模型,隨後他們能在Amazon SageMaker訓練自己的模型,再以單鍵部署的方式,將其套用至採用AWS Panorama SDK的攝影機。若要做到自動通知,用戶還可以在這些內建AWS Panorama SDK的攝影機,添加Lambda功能,即能在察覺潛在問題時,透過文字訊息或電子郵件發布警告。

若要用於工地安全、人身保護,AWS也提供預先組建的相關模型,可支援個人防護設備(Personal Protective Equipment,PPE)的偵測,以及保持社交距離的應用,僅需幾分鐘的部署,而不需要額外進行機器學習或特殊調校的處理。

當時,AWS也宣布多個已經或打算採用AWS Panorama的企業與廠商案例,這當中包括他們的母公司亞馬遜(Amazon.com),以及英國石油(BP)、西門子交通運輸(Siemens Mobility)、凌華科技、Indus.AI(2021年5月已被Procore Technologies併購)。

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對於AWS Panorama,亞馬遜主要用物流中段產品與技術部門(MMPT),以此來辨識車輛的牌照,自動執行司機的進出程序,能協助每月數百萬臺貨車,安全、快速地出入亞馬遜設施,自動處理拖車的裝載、卸載、停靠,確保包裹能更快送抵顧客。

BP則表示,旗下的BPX Energy公司的工程團隊正與AWS合作組建物聯網與雲端平臺,希望能持續改善營運效率,他們認為AWS Panorama Appliance提供了創新、直覺的使用者體驗,可憑藉單一硬體平臺來提供多種解決方案,讓電腦視覺改善工作環境與人員的安全,像是卡車的進出能夠做到自動化,並驗證這些車輛是否以正確的順序進行填裝,而在工安防護上,也能以此來協助監控社交距離、設定動態禁制區、偵測油料洩漏。

專攻城市內外智慧交通應用的西門子交通運輸公司表示,他們想透過AWS Panorama的採用,將電腦視覺引進既有的道路交通安全攝影機,以監控流量、聰明分配路邊空間,協助都會區停車區域與道路流量進行最佳化配置。

以工業電腦為主要產品的凌華科技,在自家發展的工業視覺系統整合AWS Panorama,提供即插即用的邊緣運算電腦視覺功能,他們也預告2021年將會做出通過AWS Panorama認證的Neon系列AI攝影機,而這樣的產品將內建Nvidia Jetson Xavier單板電腦,促使高品質的電腦視覺能夠更快產生結果,同時也能讓該公司發展數位化的機器學習技術,因應物流、製造、能源、公共事業等應用案例,更快提供價值。

提供智慧營建解決方案的Indus.AI也看重電腦視覺的應用,他們想要協助AWS Panorama的用戶,針對工作站點的管理與安全性層面,提供SaaS雲端服務形式的即時洞察分析功能。

從發表到上市耗費將近一年時間,AWS在2021年底公開更多公司採用案例

AWS Panorama在2020年底發表之後,隔年4月合作廠商有了後續動作。例如,在Nvidia的GTC春季大會上,聯想發表ThinkEdge設備,當中結合了AWS Panorama Device SDK軟體,以及Nvidia的Jetson Xavier NX單板電腦,計畫在稍後推出;不過,到了9月聯想自家的年度用戶技術大會Tech World 2021,他們宣布這款產品機型為,將於2022年上半推出。

在2021年10月,AWS正式推出Panorama Appliance,他們對於相關應用方式提出更具體的說明、介紹更多採用案例。

基本上,這套解決方案可運用企業現行設置的視訊攝影機,搭配電腦視覺處理技術,即可就地分析視訊串流,以便改善各種維運作業方式,進而降低成本。用戶只需花費幾分鐘將這款設備連上他們的網路環境,再將所需處理視訊畫面餵送過去分析即可。

由於電腦視覺處理的工作,會直接執行在部署於邊緣運算環境當中的AWS Panorama Appliance,可節省對外網路連線頻寬的成本,並用於網際網路頻寬較低的環境。

同時,這款設備本身整合AWS機器學習服務平臺SageMaker,用戶能在這項服務當中更新電腦視覺應用程式,相反地,也可以將自己建構出來的AI模型,部署至AWS Panorama Appliance。

而對於不想要建置專屬電腦視覺應用程式的用戶而言,也可洽詢AWS Panorama合作廠商,像是Deloitte、TaskWatch、Vistry、Sony、Accenture等,他們也能藉此提供適用於製造、營建、醫療照護、零售等多種產業的解決方案。

以零售領域為例,企業能用AWS Panorama合作廠商開發的電腦視覺應用系統來分析人流,協助調整店面布局與產品放置,分析尖峰時間讓業者了解何時該增加人手來協助顧客,以及量化資產的等級。

而在這次Panorama Appliance正式推出的消息中,AWS也公布了採用這套解決方案的企業用戶,包括:溫哥華港口局、泰森食品公司、辛辛那堤/北肯塔基國際機場,也都與AWS Panorama合作廠商一起推動相關應用,在邊緣運算環境當中,改善品管、供應鏈、顧客體驗。

關於硬體設備的規格方面,AWS在2021年10月公開不同角度的AWS Panorama Appliance照片,並在線上文件公布AWS Panorama Appliance的內部配備資訊。有些是在2020年底就已知道的,例如防塵防水等級是IP62,有些是從他們部落格看到的,像是2個網路埠,而在運算平臺的部分,則是Nvidia Jetson Xavier AGX,也與先前他們談到其他合作業者的設備時,也提到採用Nvidia的單板電腦,因此也在預期範圍之內。

       

而在支援的攝影機產品上,AWS目前列出6個廠牌,Axis與Vivotek都是先前已揭露的,其他則有Anpviz、LaView、Amcrest、WGCC,但總體來看,相容機型的數量仍有很大的成長空間。

 

 

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