IVE那些你不知道的事儿：“一网打尽”全美50州车牌

作为美国汽车文化的重要组成，全美50州的车牌样式都不尽相同。个性化的车牌外观对智能识别技术提出了很高的要求，相当于开发50个不同国家的车牌识别，开发难度大和交付周期长。而智芯原动凭借IVE架构的先进性，实现了一个半月解决全美50州车牌识别，并且识别率高达97%。

这种快速开发和部署能力，源于智芯原动自主研发的核心技术平台IVE（Intelligent Video Engine）。这是一个包含“视觉AI算法技术框架、关键算法、快速部署工具、芯片硬化逻辑”四个层面，既满足智能化需求，又能够提高速度、降低功耗和成本的具备技术先进性的架构。智芯原动的解决方案能够快速实现全美50州车牌识别，这也证明IVE架构有着自己独道的技术先进性。

▲ 全美50州车牌式样

智芯原动IVE的优势

个性化的美式车牌，在车牌识别和管理上十分不易。想要做到全美50个州车牌的精准检测和识别，按照传统算法逻辑相当于要开发50个国家的车牌识别算法，开发工作量不言而喻。
作为全球全栈式智慧停车解决方案提供商，智芯原动凭借多年来在核心车牌识别算法的技术积累，自主研发了基于深度学习算法的全球车牌识别技术框架，仅用了三个多月时间，在只有不到5万张全美车牌样本情况下，实现了全美车牌识别，并且已经实现前端智能化。智芯原动能做到这样的效果完全依赖了一套累计研发10年IVE（Intelligent Video Engine）技术体系，下面我们就来揭秘神奇的IVE技术。

揭秘智芯原动IVE技术威力

IVE是一套智芯原动自主研发的视觉AI算法技术框架、关键算法、快速部署工具、芯片硬化逻辑。

01 算法框架

以美国车牌为例，传统车牌识别是通过 车牌定位→字符分割→字符比对→规则矫正 四步图像处理流程来实现的。由于美国50个州的车牌在长宽、颜色、字符组成上均不相同，因此针对每一款车牌样本，均需采用不同的车牌定位与字符分割算法来做单独训练，开发任务仍旧艰巨。智芯原动开发了一套全新海外车牌识别技术框架，利用深度学习算法，仅需车牌定位→图像识别→规则矫正 三步；摆脱算法框架束缚，实现跨州府、低样本量学习的通用车牌算法快速迭代，整体缩短了新的国家场景下的研发和部署时间周期。

02 关键算法

按照传统方法开发一个海外国家，需要至少10万张样本图片，全美50各州车牌规则、字体不一致，就需要500万张以上的样本。智芯原动利用Gan生成式对抗网络，针对海外车牌特征实现了专用样本生成器，每个国家只需要不到2千张样本图片，就可自生成符合图像训练需要的海量样本，解决了海外样本获取困难的问题。

03 快速部署工具

智芯原动自研嵌入式异构处理器算法快速部署工具，可根据不同芯片厂商的异构处理器方案，快速生成嵌入式算法移植。比如可以将算法转化移植到海思Hi3516系列CPU+NNIE+IVE（注：此处IVE是智芯原动提供IP授权的视觉AI协处理）计算单元或是SigmaStar的SSC33X系列CPU+NPU计算单元。

04 芯片硬化逻辑

芯片硬化逻辑指的是智芯原动提供的芯片视觉AI协处理器技术，通过将消耗CPU资源大的关键软件算子进行ASIC硬化实现，进而提升整个芯片对视频分析的能力和运算速度，并且降低功耗与成本。智芯原动已经累计向安防视频监控芯片厂商提供超过8亿个IP授权。

目前，除了美国市场，该算法已可支持欧洲大部分国家、非洲部分国家、南美部分国家、大洋洲的澳大利亚以及亚洲的马来西亚、新加坡、越南、菲律宾、港澳台地区、日韩、泰国等国家和地区。

与此同时，智芯原动仍在持续发力建设中，增强在新的国家和地区，不同识别算法的方案部署能力。