NVIDIA Metropolis 合作伙伴 Tapway 所提供的计算机视觉系统让马来西亚最大的高速公路变得更加畅通。

这家吉隆坡公司在 2019 年因为一次关于视频分析的求助而启动了公司迄今为止最大的项目。

马来西亚最大的收费公路运营商 PLUS 希望为每天超过 150 万出行者减少拥堵。该国的一项国家计划要求汽车、出租车、公共汽车和卡车能够在多条车道上自由行驶，但这引发了几个大问题。

这条高速公路根据车辆的类型收取五类通行费。驾驶员使用四种不同的系统支付通行费，并且经常在进出高速公路时使用不同的支付系统，因此很难对车辆进行追踪。

为了让收费站操作员可以识别具体的车辆，用户必须将车停在不同类别车辆的专用车道中，这导致了交通变慢。即便如此，一些驾驶员还是成功骗过了这个系统——他们在高速公路上通过交换收费卡来减少通行费。

Lim 表示：“我们向 PLUS 展示了一个摄像头和 AI 组成的计算机视觉系统如何解决所有这些问题。”

Tapway 使用 NVIDIA GPU 和软件训练和运行 AI 模型。只要车辆在接近收费站广场时的速度不超过每小时 40 公里，它就可以在短短 50 毫秒内（大致相当于眼睛眨动一次所用时间的十分之一）读取车辆的车牌信息并检测出车辆的类型、品牌和颜色。

Tapway 的 VehicleTrack 软件在任何光线和天气条件下都能工作，而且准确率始终保持在 97%。凭借 NVIDIA Triton 推理服务器，一个 GPU 可以管理多达 50 个同步视频流。

到目前为止，PLUS 已经安装了 577 个摄像头。为了使交通畅通无阻，该公司计划在 92 个收费站广场将摄像头的数量增加至近 900 个。

该系统依靠一个 NVIDIA A100 和 V100 Tensor Core GPU 组成的网络运行在云端训练的智能 AI 模型。

Lim 表示，凭借一个包含多达 10 万张图像的数据集，他们在几个小时内就能为 Tapway 客户准备好一个新的模型。与过去动辄需要几天时间的 CPU 系统相比，这是一个巨大的进步。

但真正神奇的是该系统的推理能力。当在生产环境中运行这些模型时，使用 NVIDIA A10、A30 和 T4 GPU 的边缘服务器每分钟可以处理多达 28800 张图像。

Tapway 使用 NVIDIA DeepStream 软件开发工具包构建的计算机视觉应用 NVIDIA TensorRT 可以维持AI模型的精简和快速，而 Triton 则扮演指导 AI 推理工作的“交通警察”。

Lim 表示：“可以说 Triton 拯救了我们。我们在自己开发推理和多线程时遇到了一些扩展问题并且在一台服务器上最多只能运行 12 个视频流。但凭借 Triton，我们可以轻松处理 20 个视频流，并且已经在多达 50 个同步视频流上进行了测试。”

今年 2 月，Tapway 正式成为 NVIDIA Metropolis 合作伙伴。智能视频分析领域的公司能够通过该计划提前获得各种技术和专业知识。

Tapway 还是 NVIDIA 初创加速计划 成员。这项计划的目标是培养处于科技前沿的初创企业。

Lim 表示：“我们必须通过多流技术、安全等领域的压力测试，这些测试帮助我们改进了我们的产品。从商业角度来看，我们通过这种方式获得了认可并进一步确立了我们在该地区的 AI 专家地位。”

自 2014 年开始，Tapway 已经在马来西亚和新加坡的 500 个地点部署了 3000 个传感器。除了交通领域之外，他们还帮助商场和零售商了解顾客的消费习惯并且正准备帮助该地区汽车制造商和棕榈油生产商等制造商的质控人员检查产品。

Lim 表示：“我们遇到了前所未有的需求高峰，全球有许多视觉领域的挑战等待着我们去解决。我们希望能尽快落地许多令人期待的项目。”