aupera-tile-360x180

Aupera 社の顔認識ソリューション

Aupera 社の顔認識ソリューションは、実環境下での顔認識を可能にする商業用として運用可能なエンドツーエンド ソリューションです。Aupera 社が独自に開発したクラス最高のトレーニング済み AI モデルを搭載するこのソリューションは、スマート ビル管理、スマート シティ、およびスマート リテール アプリケーションのティア 1 カスタマーによって実際に運用されています。エッジで運用されるアジャイル FPGA コンピューティング プラットフォームは、高精度を提供し、エンド カスタマーのデータ プライバシーと権限を保護します。このソリューションには、フル ソフトウェア スタックとトレーニング済みの AI モデルが含まれており、ライセンスがアクティベートされてから数分で運用できます。

ベンダー: Aupera

更新日: 2021 年 2 月 23 日

サイズ: 1.40 G

コンテナー バージョン: fr_u30_v2.0.1 _v2.9.3b112

評価または購入

この製品を評価または購入する権限を取得します。


無償トライアルで下記のサンプル アプリケーションを実行できます。


運用オプション

このアプリケーションはコンテナー化されており、クラウドまたはオンプレミス上で数分で簡単に実行できます。

オンプレミス
Alveo U30
製品の詳細および購入
  • ザイリンクス ランタイム: 2020.1.2.6.0 または 2020.1.2.6.655
  • ターゲット プラットフォーム: U30_Rel_v0.9

 


評価を開始する

運用方法に応じた手順に従ってください。

Alveo U30

1.

アカウント アクセス キーを取得

ユーザー認証と、ユーザー アカウントの権限に基づいてアプリケーションへのアクセスを許可するには、アクセス キーが必要です。次の手順に従って、ご自身のアカウントのアクセス キーを取得してください。

  • Xilinx App Store Portal にログインします。
  • [Manage Account] をクリックして権限を表示します。
  • 左のメニューから [Access Key] をクリックします。
  • [Create an Access Key] をクリックします。
  • 生成された cred.json ファイルを /tmp/cred.json にダウンロードします。

注記: 生成したアクセスキーで、ご自身のアカウント内のすべての権限を有効にできます。上記の「TRY OR BUY」セクションから権限を取得していない場合は、この手順を実行してからアクセス キーを生成してください。


1.1 ザイリンクス アプリ ストア アカウント

  1. Xilinx App Store アカウントをセットアップします。 (https://appstore.xilinx.com/ -> [Manage Account])
  2. Xilinx App Store で Aupera 社の Facial Recognition を購入します。無償トライアル版も提供しています。この製品は、フローティング ライセンスまたはノードロック ライセンスで購入できます。
    注記: 各 U30 ボードには 2 つのデバイスが搭載されているため、これらを活用するには 2 つのノードが必要になります。
  3. アカウント用として、1 個以上の cred.json ファイル (access key) を作成する必要があります (Manage Account] -> [Access Key] -> [Create an Access Key] -> [Download JSON])。このファイルによって、実行時にユーザーの App Store アカウントが識別され、後のインストール プロセスで使用されます。

1.2 ノードロック ライセンス

  1. ノードロック ライセンスのコンフィギュレーション ファイルは、license_conf/nodelocked/conf.json です。
  2. ストアで購入したノードロック ライセンスを使用するためには、U30 をインターネットに接続して、ライセンス ファイルを生成する必要があります。ライセンス ファイルが生成された後、オフライン中は DRM プロテクションをアンロックできます。そして生成された特定の FPGA の DNA に対してのみ有効になります。

1.3 フローティング ライセンス / 無償トライアル

  1. フローティング ライセンス/無償トライアルのコンフィギュレーション ファイルは、license_conf/floating/conf.json です。
  2. ストアで購入したフローティング ライセンスは、すぐに使用できます。フローティング ライセンスはオフラインで使用できません。

1.4 クラウド ベースの無償評価版

  1. U30 を使用する Aupera 社の顔認識ソリューションのクラウド ベース無償評価版は、オンデマンドで提供しています。無償の評価パッケージについては、sales@auperatech.com にお問い合わせください。

2.

ホストを設定する

XRT (Xilinx Runtime) ホスト アプリケーションは、 Ubuntu 18.04 でサポートされています。  sudo アクセスが許可されている状態で、次のコマンドを使用して、セットアップ スクリプトをダウンロードして実行します。

2.1 Xilinx Base Runtime 用の GitHub リポジトリを複製する

    git clone https://github.com/Xilinx/Xilinx_Base_Runtime.git

cd Xilinx_Base_Runtime

2.2 ホスト セットアップ スクリプトを実行する

    ./host_setup.sh -v 2020.1 --skip-shell-flash

3.

U30 を使用する顔認識の Docker をインストールする

3.1 事前に必要なもの

  1. xcu30 デバイスが 2 個搭載された 1 個のU30 ボード
  2. U30 の 1 個の x86 Ubuntu 18.04 マシンは、デュアル x4 として PCIe x8、または 4x4 分岐として PCIe x16 をサポートします。ここでは、このコンピューターを 「X86_Host_Computer」 と呼びます。
  3. X86_Host_Computer で docker pull コマンド「docker pull hubxilinx/auperatech_face_recog_alveo_u30」を使用して、Aupera 社の顔認識 Docker イメージをインストールします。
  4. 1 台の Windows マシンは、相互作用や結果表示のためにクライアント ソフトウェアのホストとなります。ここでは、このコンピューターを 「Windows_Client_PC」 と名付けます。

3.2 手順

Aupera 社の顔認識 Docker イメージをインストールする

a. 基本のソフトウェアとその他の関連パッケージを準備する

    $sudo apt update;sudo apt install make build-essential nfs-kernel-server docker docker-containerd docker.io
$sudo service rpcbind restart
$sudo service nfs-kernel-server restart

b. Docker イメージのプルおよび確認:

    $docker pull xilinxpartners/aupera_face_recognition:2.0.1
$docker images aupera_face_recognition

c. Docker イメージからファームウェアとドライバーをコピーする

    $docker create --name <CONTAINER_NAME> xilinxpartners/aupera_face_recognition:2.0.1 bash
$docker cp <CONTAINER_NAME>:/root/driver <NFS_ABS_PATH>
$docker cp <CONTAINER_NAME>:/root/firmware <NFS_ABS_PATH>

<CONTAINER_NAME> はユーザー定義のコンテナー名 (例: face)、<REPOSITORY>:<TAG> はリポジトリ名 (例: aupera_face_recognition:2.0.1)、 <NFS_ABS_PATH> はファームウェアやドライバーがコピーされるディレクトリ (例: /opt/aupera/face-recognition) になります。


3.3 U30 ファームウェアをインストールする

a.  Source コマンドで XRT env を呼び出して、現在の XRT バージョンを確認する
現在、ファームウェアのインストールには XRT のバージョン 2.6.655 または 2.6.0 が必要です。

    $cd /opt/xilinx/xrt/ 
$source setup.sh
$ xbutil --version
XCLMGMT: 2.6.655

b. lspci コマンドを実行して、U30 ボードが OS で認識されるかどうかを確認する

    $sudo lspci -d 10ee:
07:00.0 Processing accelerators: Xilinx Corporation Device 503d (rev 02)
07:00.1 Processing accelerators: Xilinx Corporation Device 503c (rev 02)
08:00.0 Processing accelerators: Xilinx Corporation Device 503d (rev 02)
08:00.1 Processing accelerators: Xilinx Corporation Device 503c (rev 02)

カードが正しくインストールされると、2 つのデバイスと 4 つの機能が OS で認識されます。


c. XRT xbmgmt ユーティリティを使用して、U30 ボードをフラッシュする

    $sudo /opt/xilinx/xrt/bin/xbmgmt flash --shell --card <card_id> --path <binfile>.bin

<card_id> は lspci から読み取った BDF ID (07:00.1 など)、<binfile> は <NFS_ABS_PATH>/firmware/ ディレクトリの Aupera ファームウェアの QSPI フラッシュ ダンプ ファイル名です。完了後、lspci から読み取った 2 番目の card_id (08:00:1 など) と同じフラッシュ ダンプ ファイルでもう一つのデバイスもフラッシュします。


d. フラッシュ後、サーバーをコールド ブートする。「sudo poweroff」または「sudo reboot」を使用しないでください。


4.

U30 ドライバーをインストールする

    $cd <NFS_ABS_PATH>/driver
$sudo ./install.sh

5.

Docker を実行する

a. 環境変数を設定する

    $source <(curl -s https://raw.githubusercontent.com/Xilinx/Xilinx_Base_Runtime/master/utilities/xilinx_docker_setup.sh)

b. Docker を実行する

    $docker run -dit --name <CONTAINER_NAME> $XILINX_DOCKER_DEVICES -v <NFS_ABS_PATH>:<NFS_ABS_PATH> -e NFS_ABS_PATH=<NFS_ABS_PATH> -p 56108:56108 <REPOSITORY>:<TAG> bash


コマンド ラインの例は、次のとおりです。
$docker run -dit --name face $XILINX_DOCKER_DEVICES -v /opt/aupera/face-recognition/:/opt/aupera/face-recognition/ -e NFS_ABS_PATH=/opt/aupera/face-recognition/ -p 56108:56108 aupera_face_recognition:2.0.1 bash


c. 上記のセクション 1 を参照してライセンス ファイル(cred.json)を生成し、コンフィギュレーション ファイル (conf.json) を選択して、<NFS_ABS_PATH>/drm にコピーします。


d. 顔認識サービスを開始する

    $docker container exec -it <CONTAINER_NAME> bash start.sh

コマンド ラインの例は、次のとおりです。
$docker container exec -it face bash start.sh


6.

Windows_Client_PC にクライアント ソフトウェアをインストールする

詳細手順は、Aupera FR U30 ユーザー ガイドセクション 5を参照してください。


7.

テストを開始する

ライブ ストリーミングをセットアップするためにカメラを接続する。またはテスト用にビデオ クリップをアップロードする

詳細手順は、Aupera FR U30 ユーザー ガイドセクション 5.5 QA 3 および 4 を参照してください。


8.

結果

上記の設定が完了したら、Aupera 社の Windows クライアント ソフトウェアで [View Live Result] をクリックして、顔認識の結果を表示できます。