机器学习有各种各样的应用，然而，很少有像公共安全那样引人注目。最近，我与来自Arcturus的团队合作，他们一直致力于提供方法，以便在圣克拉拉举办的恩智浦连接大会期间提供智能交通运营安全服务。

Arcturus专注于处理来自地铁站台上的视频并进行三个事件处理，包括：站台拥挤度、是否有人在站台边、是否有废弃的包裹或行李。

如果满足其中一个条件，系统会立即发出通知或执行本地实时操作，例如关闭轨道通行，这也说明机器学习可以负责通常需要人员观察的情况，并将其转变为主动检测能力。

采用i.MX 8M Mini构建系统

为了构建该系统，Arcturus选择了NXP的四核i.MX 8M Mini应用处理器，与ArmNN相结合，在边缘构建其神经网络检测算法。对于像这样的公共安全系统，边缘处理可以消除每个摄像机到云端的大量视频数据，从而改善了系统的响应时间和可靠性。

下表描述了Arcturus使用Arm NN实现的效率，与使用OpenCV部署的现有方案相比，性能大幅提升，从而使得直接就可以在i.MX8M Mini的四核Arm A53上进行实时检测，而无需使用专门的ML硬件甚至GPU。

由eIQ软件开发工具提供支持

为了帮助Arcturus将他们的应用程序从OpenCV移植到i.MX 8M Mini，我们为他们提供了我们的eIQ™机器学习软件开发工具的前期版本。值得注意的是，eIQ还支持OpenCV的机器学习，但出于性能和效率的原因，我们通常会建议使用Arm NN。使用eIQ软件帮助他们在几天内快速部署他们的应用程序，从我们的角度来看，该项目提供了一个很好的演练机会，以确保eIQ机器学习开发环境能够实现从桌面到嵌入式应用程序平稳过渡的承诺，并为用户提供i.MX 8M Mini中的全部优势。

我们很高兴看到Arcturus即将推出的系统，他们现在仍然在紧锣密鼓的工作，包括支持服装特征和重新识别方法的ML技术来定位人员，比如在人员嘈杂的场合中快速寻找丢失的孩子。

Markus Levy于2017年加入恩智浦，担任AI和机器学习技术部门总监。在此职位上，他主要专注于恩智浦微控制器和i.MX应用处理器产品线的技术战略，路线图以及AI和机器学习功能的营销。此前，Markus是EEMBC董事会主席，他自1997年4月创立并担任总裁。Levy先生也是多核协会的主席，他于2005年共同创立了该协会。此前，他是微处理器杂志的高级分析师，以及EDN杂志的编辑。Markus的职业生涯始于英特尔公司，包括英特尔微处理器和闪存产品的高级应用工程师和客户培训专家。 Markus作为志愿者连续参加了13年的灭火及拯救生命的志愿行动。

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