採用NVIDIA Metropolis構建更安全、更智能的城市

通過採用NVIDIA Metropolis端到雲視頻平台，Verizon公司打造了一套深度學習應用，以構建更安全、更智能、更綠色的城市。

Metropolis是NVIDIA推出的端到雲視頻平台，可用於構建更智能、更快速的深度學習應用。在Verizon之前，已經有近百家公司在使用Metropolis平台。

Verizon是一家領先的技術公司，為全美提供可靠的網路服務。其智能社群事業部一直致力於與各城市合作，將社區相連接，並為未來的城市規劃管理做好準備，比如將基於NVIDIA Jetson的智能攝像頭陣列與路燈相連。

Verizon智能社群事業部產品管理主管David Tucker表示：「LED路燈能夠大幅降低運營支出。全球各城市正在將照明基礎設施擴展為智慧城市平台，使他們能夠連接當前和未來的應用，從而助力實現節能，並打造全新的便民服務。」

這一陣列（Verizon稱之為視頻節點）利用Jetson的深度學習能力來分析多重視頻數據流，以尋求改善交通流量、保障行人安全、優化城區停車的方式。

使用專有數據集和通過神經網路訓練生成的模型而開展的Beta測試在美國東西海岸都已接近尾聲。Verizon很快就會推出其商務版的詳細信息。

預測事故，防範於未然

NVIDIA Metropolis平台於去年發布，包括構建深度學習應用所需的工具、技術和支持，其服務涵蓋從交通和停車管理，到執法和城市服務等各領域。

藉助NVIDIA Jetson嵌入式計算平台，以及採用NVIDIA Tesla GPU加速器的伺服器和數據中心，高性能深度學習推理得以在終端實現。

Verizon的視頻節點利用Jetson TX1來收集並分析城市網路最遠端的數據。這一模塊上的超級計算機加速了終端的深度學習，實現了實時視頻分析。所有這些終端計算都意味著更高效、近乎實時的數據分析，還能通過LTE和Wi-Fi網路實現更低成本的串流和視頻存儲。

視頻節點可捕捉車輛、騎行者、行人等對象，對其進行分類，並能夠以接近實時的方式識別對象間的交互，為城市管理者提供24小時全天候數據流，從紅燈違規右轉到指定人行橫道外的行人移動、再到停車場指標。

Tucker表示：「Jetson讓我們能夠利用GPU、通過全棧來創建從雲端到終端的一致的深度學習視圖。」

基於Jetson的節點能夠識別超速車輛、騎行運動，並處理終端的其它實時任務。數據返回到雲端之後，就可用於預測分析。

Tucker解釋說：「我們嘗試做到根據十字路口A處發生的事件，來近乎實時地了解其對於幾個街區開外的路口B和C的影響。」

智能路燈實現更智能的街區

在波士頓和加州薩克拉門托，Verizon已在現有路燈基礎設施上部署了視頻節點。這些智能路燈能夠與路面上的自動駕駛汽車「通信」，從而有助於減少擁堵並確保行人和駕駛員的安全。

作為其即將面世的解決方案的一部分，Verizon的視頻節點能夠為車輛、行人和騎行者的安全提供支持。為強化交通安全，讓社區變得更安全和諧，全球各地的城市領導者已經越來越多地轉向技術手段。

超過35個美國城市已經簽署了Vision Zero，這是一項減少行人致死事故的全球倡議。該倡議於20世紀90年代首次在瑞典實施，現已擴展到歐洲，正在向美國邁進，而其核心正是深度學習。

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