CVEDIA開發新的人工智慧(AI)解決方案能更正確、快速的偵測路上的行人與車輛，將整合至目前全美使用的單攝影機交叉路口偵測與觸發技術解決方案Cubic Transportation Systems的GRIDSMART Solution，可望提升交叉路口的交通順暢與用路人安全。

根據NVIDIA報導，Cubic Transportation Systems智慧運輸系統(ITS)部門總經理Jeff Price指出，確保所有駕駛人與弱勢用路人穿越交叉路口的安全是最基本的要求，運用資料科學與機器學習演算法開發AI解決方案的新創CVEDIA其AI與合成資料專業能協助Cubic Transportation Systems擴充現有的AI模型、快速依新的應用需求客製化。

Cubic Transportation Systems新的行人安全與交通系統需要以特殊資料集訓練電腦視覺模型，將用於追蹤腳踏車、行人、寵物、車輛的移動以及其他跟交叉路口相關的安全顧慮。但從頭篩選資料與訓練模型需耗時數個月，因此跟CVEDIA合作合成資料與發展模型，CVEDIA製作物體偵測與影像分類模型時運用合成演算法技術來縮短開發時間。

NVIDIA Inception虛擬加速器計畫提供AI與資料科學技術協助新創加速產品上市，CVEDIA為計畫成員並運用NVIDIA Metropolis智慧基礎設施應用程式架構所提供的DeepStream SDK、NVIDIA TensorRT、NGC容器中預先訓練好的模型、NVIDIA遷移學習工具套件(NVIDIA Transfer Learning Toolkit)等功能強大的工具來開發解決方案。

Cubic Transportation Systems的GRIDSMART Solution採用360度環視攝影機收集與解讀重要的交通資料，讓交通工程師能據以調整改變交叉路口交通號誌的時機與因應交通狀況的策略以最佳化交通流，還可即時監測路況與進行視覺評估。預估美國有數千座交通號誌可望短時間內獲得AI加持以提升交通安全。

CVEDIA的技術與資訊長(CTIO) Rodrigo Orph表示，採用NVIDIA遷移學習工具套件能加速模型發展，還可進一步縮短50%的模型訓練時間，且達到相同的模型正確率與執行效能表現。運用具備AI能力的交通號誌來支援智慧交叉路口的GRIDSMART Solution，未來將被部署於全美49州的6,000多個交叉路口以強化大都會區的基礎設施。

遷移學習是一項機器學習技術，讓開發者將為其他應用設計且預先訓練好的模型最佳化、客製化，以轉移運用於不同的領域，NVIDIA遷移學習工具套件讓開發者無需編碼，即可加速製作客製化、量產品質的模型，NVIDIA已全面釋出NVIDIA遷移學習工具套件3.0版。

By DIGITIMES