GreenEdge-FuE "Green infrastructure with resource-efficient edge devices"; Teilvorhaben: Ressourceneffiziente und KI basierte Datenverarbeitung in der Edge

Abstract

Im Verbundprojekt GreenEdge-FuE wurden Technologien und Systemlösungen für energieeffiziente Edge-Verarbeitung in zukünftigen Smart-City-Infrastrukturen entwickelt. Ziel war es, datenintensive Verkehrsanwendungen möglichst lokal auf ressourceneffizienten Edge-Geräten auszuführen und dadurch Energieverbrauch, Latenz und Datenübertragung gegenüber cloudnahen Ansätzen deutlich zu reduzieren. Im Mittelpunkt stand ein Anwendungsszenario zur kooperativen Wahrnehmung an städtischen Kreuzungen, bei dem insbesondere Fußgänger und Radfahrer erkannt, verfolgt und über V2X-Kommunikation in ein intelligentes Verkehrssystem eingebunden werden. NXP war im Projekt als Technologie- und Systemintegrationspartner beteiligt. Die Arbeiten umfassten die Auswahl geeigneter NXP-Referenzplattformen, den Aufbau der zugehörigen Embedded-Linux- und Toolchain-Umgebungen sowie die Entwicklung einer lokalen Bildverarbeitungspipeline. Diese Pipeline verarbeitet Kameradaten direkt auf einer Edge-Plattform und umfasst Objektdetektion, Tracking, Transformation in reale Weltkoordinaten sowie die Übergabe abstrahierter Objektinformationen an eine V2X-Roadside-Unit.