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将人工智能识别图片部署到物联网技术端和端应用标准中

日期:2021-4-16 类别: 阅读:344 (来源:互联网)

安森美半导体材料的RSL10智能摄像头拍摄服务平台完成了终端图像收集的功能,并根据功耗手机蓝牙传输数据,根据云空间AI智能识别对象。RSL10智能摄像头拍摄服务平台包括安森美半导体材料的几个成功集成电路,包括手机蓝牙功耗RSL10SIP、ARX3A0Mono65DFOVIAS控制模块、多种传感器集成电路、电池管理集成电路等。

EdgeAI是一个新的发展前景,它可以将数据处理方法分析的整个过程从云空间转移到本地,从而防止数据传输延迟时间和潜在的隐私保护安全隐患,并且可以大大降低成本。在未来的光学镜头中,不仅包括模拟数据信号分析,还会增加加加速光学镜头的高宽比智能系统,从而使系统软件能够根据新的计算和管理决策呈现快速准确的结果。由于端侧相对有限的资源,我们必须更合理地应用优化算法来平衡数学计算和功能损失。

AI技术的定义起源可以追溯到1956年。JohnMcCarthy在达特矛斯大会上明确提出了人工智能技术的定义。2018年左右,随着许多人工智能技术专用集成电路的新成立公司的出现,许多具有未来感的应用领域的曝光。..人工智能技术话题的讨论真的被大家所熟知和欢迎。这种理论的人工智能话题讨论似乎在近年来减弱了很多,但实际上在人工智能的每个细分行业都进行了分发和落地。现在我们可以看到,事实上,在各种物联网技术的终端机械设备中,AI和ML的许多应用也可以完成。

自然而然地受到供电系统、计算率这些端侧特殊场景的限制,端侧AI的使用落地式必须融合端侧的具体场景。最近安森美半导体材料发布的全新升级智能摄像机拍摄服务平台,给业界一个端侧AI应用带来了很好的启发。最近小编专业采访了安森美半导体材料亚洲地区规划方案管理中心的网络营销技术工程师贾鹏老先生,他对RSL10这个全新升级的服务平台进行了精彩的分享。

在物联网技术节点上部署AI识别图片。

图像识别技术是人工智能的典型应用实例之一,在也有很多具体的应用要求。安森美半导体材料的RSL10智能摄像头拍摄服务平台完成了终端图像收集的功能,并根据功耗手机蓝牙传输数据,根据云空间AI智能识别对象。RSL10智能摄像头拍摄服务平台包括安森美半导体材料的几个成功集成电路,包括手机蓝牙功耗RSL10SIP、ARX3A0Mono65DFOVIAS控制模块、多种传感器集成电路、电池管理集成电路等。

根据贾鹏老先生的分享,RSL10智能摄像机拍摄服务平台最不一样的一点就是它展示了一个典型的超自动化应用思路:ATMEGA32A-PU传感器打开(标准)-拍摄(姿势)-AI识别-获取信息和解决方案。

通过相关的详细介绍,我们可以 看到,在具体的应用中,开发者可以 将RSL10智能摄像机拍摄服务平台设置为一个节点,设置特定的时间、系统变量作为开机标准。例如,当某个时间范围内,或自然环境温度湿度达到开机值时,服务平台会自动将图像发送到云空间进行剖析,云空间会根据图像分析得出相应的意见反馈管理决策。

根据贾鹏老先生的分享,RSL10智能摄像机拍摄服务平台的图像可以 提交到amazonAWS,AWS云端提供图像识别技术服务项目,可以识别绝大多数用户拍摄的物品,并且很可能提供事后的数据处理方法。

虽然RSL10智能摄像机拍摄服务平台的制作质量很高,但是针对不同的客户仍然可以 根据自己的具体情况在不同的流程进行设计方案,完成新产品的多样化开发。除安森美现在提供的所有相关资料外,贾鹏老先生还指出,安森美半导体材料的技术咨询精英团队也可以现场提供应用。

端AII的应用应符合终端应用标准。

当我们提到物联网技术的应用时,功能损耗、成本和稳定性都是更关键的设计方案。同样,端面AI的部署也必须充分考虑这个因素。

根据贾鹏老先生的详细介绍,RSL10智能摄像机拍摄服务平台的超功耗是其关键特征之一:RSL10智能摄像机拍摄服务平台有连续拍摄和所有正常拍摄两种方式,一个1700mAh的充电电池可以应用于全传感器工作和维持手机蓝牙功耗(BLE)时刻连接的情况下,所有正常使用大约半年(此情况下,平均功能损耗低于1mW)。

边肖还关心RSL10智能摄像头拍摄服务平台上使用的ARX3A0光学镜头的每秒帧数可以达到360,远远超过30fps和60fps在手机上流行的水平。但据贾鹏先生分享,ARX3A0光学镜头具有高帧率的特点,主要是为了更好的视觉跟踪、VR/AR等必须高速摄影的应用领域。

然而,在RSL10智能摄像头拍摄服务平台中,ARX3A0光学镜头可以以较低的帧数满足端侧的收集要求,不会对手机蓝牙传输数据的及时性和整体服务平台的功能损失造成太大的工作压力。自然,我们可以看到,这种硬件配置中的主要参数是丰富的,这也给了设计师大量人性化和充分发挥的室内空间。

贾鹏先生表示,EdgeAI是一个新的发展前景,它可以将数据处理方法剖析的整个过程从云空间转移到本地,从而防止数据传输延迟时间和潜在的隐私保护安全隐患,同时也可以 大大降低成本。今后的光学镜头,不仅包括模拟数据信号分析,人工智能技术优化算法还将加入加速光学镜头的高宽比智能系统,从而使系统软件能够根据新的测量和管理决策得到快速、准确的结果。而且由于端侧资源相对有限,大家必须更合理地优化算法来平衡数学计算和功能损失。

对于像安森美半导体材料这样具有非常开放产品组合策略的厂商来说,除了优势品类外,还可以提供非常丰富多彩的解决方案。RSL10智能摄像机拍摄服务平台就是其中之一,它为行业端侧AI应用提供了极佳的案例与启发。深信每个人都能在众多的现场应用中看到它的影子。