制造、仓储和其他工业部门的设施监控系统，是确保工作场所安全、执行安全协议和防止入侵者以及其他物流责任的关键。

传统的监控系统往往依赖于具有局限性的人工操作

操作人员一次查看九台监控器时检测准确度测试中的得分约为50%

英国警察科学与发展处的一项研究，调查了操作人员使用不同数量的监视 器，在主要的街道上检测带雨伞的人。他们发现使用1个、4个、6 个和9个监视器的观察者，其准确检测的分数分别为 85%、74%、58% 和 53%。 然而实际的场景中，安保人员需要反复的巡逻，才可能进一步降低检测的准确性。

如何使用人工智能，实现监控任务自动化 降低成本的同时提高准确性

上汽安吉物流，是中国的一家系统集成商，他们在凌华科技的工业级深度学习加速平台上，运行基于人工智能的视觉应用，为码头（例如 工厂、仓库和港口）开发物流解决方案。

减少人员投入，提高准确性和覆盖范围 改善工作场所安全性，降低设施监控成本

设计挑战

保护，像仓库或港口这样的大型设施需要大量的 “ 眼睛 ” ，这也是上汽安吉物流寻求一个，可同时分析多达30个视频摄像头的 AI计算平台的原因。此外，该平台必须满足高可靠、紧凑，并且能够在恶劣的环境中长时间运行等需求。

上汽安吉物流，还希望采用一种具有混合计算核心的异构计算平台， 用来加速特定类型的人工智能工作负载。借助异构计算，人工智能工作负载可以在最佳的计算架构平台上运行，与只有一个CPU架构的同构平台相比，异构方式可以实现更快的计算速度，并降低特定功能的功耗。

大多数可用的人工智能计算解决方案都采用基于服务器的方式，不 适合大部分的仓库应用，因为这些服务器体积庞大、功能强大且不 是工业等级；并且它们庞大的尺寸难以部署在仓库的地面上。

解决方案概述

凌华科技DLAP-4000，是一款紧凑型工业级深度学习加速平台，可以满足上述以及更多的设计挑战。它采用异构计算的方 式，使用了Intel® Core™处理器进行图像转码和预处理，同时还采 用了NVIDIA的全高全长PCIe显卡用于人工智能推理。

DLAP-4000以 一种经济高效且紧凑的方式，取代了传统的服务器产品。因为它比 一台32通道、1.5U高的机架式服务器小约 30%，这样也使得它更 适合部署在边缘。

经过环境强化的平台 DLAP-4000，可在更大的温度、冲击和相对湿度范围内稳定可靠地运 行，并提供可以承受恶劣的工业和嵌入式环境所需的耐用性。这些系统采用了支持长生命周期的产品（包括CPU和GPU）进行构建， 用以扩展其可用性。

可配置的平台 DLAP-4000，是凌华科技DLAP系列的产品之一，它允许系统开发人员针 对边缘侧的性能、预算、功耗和空间限制来进行优化。例如，该系列可以支持高性能的Intel® Xeon处理器，也可以支持低功耗的Arm® 处理器，可以提供高达200TFLOP到低至 0.5 TFLOP的GPU性能。