Jetson Orin Nano Super ile 100ms Altında ALPR Inference Time

Jetson Orin Nano Super: Edge AI'da Yeni Dönem

NVIDIA'nın Jetson Orin Nano Super platformu, edge computing dünyasında devrim yaratıyor. VEBZE'nin optimize edilmiş ALPR (Automatic License Plate Recognition) modeli ile 100 milisaniyen altında inference time elde ediyoruz.

Teknik Özellikler ve Performans

Jetson Orin Nano Super, 1024 CUDA çekirdeği ve 32 Tensor çekirdeği ile donatılmış güçlü bir platformdur. VEBZE ALPR modelimiz bu donanımı şu şekilde kullanıyor:

• Inference Time: 85-95ms arası (1920x1080 çözünürlük)
• Batch Processing: 4 kare aynı anda işlenebilir
• FP16 Precision: Hassasiyet kaybı olmadan 2x hız artışı
• TensorRT Optimizasyonu: Model boyutu %40 azaldı, hız %60 arttı

TensorRT ile Optimizasyon Süreci

VEBZE ALPR modelini Jetson Orin Nano Super için optimize ederken şu adımları takip ediyoruz:

1. Model Quantization: FP32'den FP16'ya dönüşüm, INT8 kalibrasyonu
2. Layer Fusion: Gereksiz katmanların birleştirilmesi
3. Kernel Auto-Tuning: Jetson donanımına özel optimizasyon
4. Dynamic Batch Size: Yük durumuna göre adaptif işleme

Edge Computing Avantajları

Jetson Orin Nano Super üzerinde çalışan ALPR sistemimiz, bulut tabanlı çözümlere göre kritik avantajlar sunuyor:

Kullanım Senaryoları

100ms altında inference time ile şu uygulamalar mümkün hale geliyor:

• Hız Bariyerleri: Yüksek hızda geçen araçların plakaları anında okunuyor
• Çoklu Giriş Otopark: 4 girişi tek bir Jetson cihazı yönetiyor
• Trafik İhlal Tespiti: Gerçek zamanlı plaka okuma ve kayıt
• Akıllı Şehir Projeleri: Düşük maliyetli, yüksek performanslı çözüm

Sonuç

Jetson Orin Nano Super, ALPR uygulamaları için ideal bir edge computing platformudur. VEBZE'nin optimize edilmiş AI modeli ile 100ms altında inference time, %99+ doğruluk ve düşük enerji tüketimi elde ediyoruz. Edge AI'nın geleceği burada başlıyor.