将边缘人工智能引入物联网智能相机
人工智能、边缘计算和高分辨率已经应用于家庭和企业高端设备的智能相机中。从早到晚，我们依赖于周围人工智能驱动的活动，这要归功于智能摄像头为机器人和联网汽车等各种设备提供动力。但超出这些高价位的设备又如何呢？如何将这些功能和性能构建到相机中，以满足物联网和未来细分市场的需求？Qual视觉智能平台涵盖全系列片上系统(S)，专为在网络边缘运行计算密集型工作负载而设计。该平台的设计着眼于消费者和企业领域的物联网设备。高通视觉智能平台上的芯片允许物联网设备的设计人员将计算机视觉、图像处理、机器学习和安全等工作负载保留在设备上。边缘人工智能使制造商能够专注于物联网创新，而无需担心用户隐私和网络延迟。先进的相机技术和人工智能适用于更多相机细分市场我们最近推出了用于边缘AI推理的QualQS和QualQSS，与前几代产品相比，性能有所提高。高通视觉智能平台的这些最新功能使先进的人工智能在以前只能以溢价获得的细分市场中得以实现。这意味着支持常用的监控摄像头、仪表板摄像头和视频会议设备以及对象分类、分割、车牌识别、人脸识别、人体检测和人数统计等应用。这些芯片旨在为基于边缘人工智能推理能力的新产品创意提供潜力。QS和QS遵循Qualenlgies将硬件和软件相结合以实现异构计算的范例。它们运行基于Qual®exagnDS矢量处理器和QualAdrenGU硬件构建的QualAI引擎。在连接方。面，QS和QS包括集成WiFi(8abgna)和蓝牙x无线电，以及支持G的接口。软件完善了异构范式。QualAI神经处理SDK旨在提供模型转换和执行工具，以及用于将计算核心UGUDS与所需性能配置相匹配的AI。ensrFlwLie发布了exagn委托软件，可以利用exagnDS加 伊朗电报数据 速数亿台Andrid设备上的推理。其结果是更高的效率和更强的计算能力，旨在支持网络边缘的人工智能推理。将工作负载保留在设备上还可以解决云计算在隐私、延迟、连接和成本方面的挑战。边缘人工智能的用例借助QS和QS，制造商可以设计新设备并利用人工智能和边缘计算改进现有设备。考虑这些用例地图投影ilAI开发了一套算法，可将人工智能推理工作负载从云端转移到边缘设备。这提供了一种私密、安全且快速的方式来在接近数据源的情况下做出决策。该用例在零售店、工厂、建筑物和办公室等场所变得越来越重要。借助QS和QS，ilAI可以跟踪D空间中多个智能摄像机的运动并将输入聚合到D地图上，如下所示。这项技术的一个及时应用是解决当前的冠状病毒大流行和未来的任何公共卫生危机。人工智能摄像头和无线技术在测量社交距离和管理客流量方面可以发挥作用，这对于公共和私人实体仍然至关重要。通过绘制交通图，办公室、零售店或制造工厂的经理可以确定人们彼此之间的距离，并提供社交距离警报。这在自助餐厅、走廊或门口等人们自然聚集的区域。
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尤其有用。追踪疑似体温升高的人的行踪的能力可以帮助管理受影响的区域。ilAI生成的分析可用于发送实时警报，从长远来看，还可帮助公司根据人们倾向于聚集的地方重新安排平面图。双面AI行车记录仪人工智能行车记录仪帮助公司提高车队的安全性和可视性。安装在仪表板上的摄像头使用边缘处理进行实时事件和物体检测，目的是降低车辆事故率。双面行车记录仪利用人工智能和边缘计算来实时分析驾驶员行为注意力、打瞌睡、视线离开路面和街道状况，从而降低发生事故的风险。人工智能行车记录仪还可以检测事件，并在车辆操作员分心驾驶、闯红灯或驶过停车标志时发送警报。作为车队管理和驾驶员安全平台的一部分，行车记录仪记录并存储突然加速、意外制动和碰撞等事件的镜头。该设备可以自动将片段上传到云端供以后查看。新冠康复随着城市和整个国家逐步解除封锁，谨慎地重新开放，在学校、办公室和其他场所的入口处进行监控变得很重要。为了满足这一需求，公司正在开发体温和面部识别扫描仪，例如使用高通人工智能引擎的neSreen的GSafe。在这个智能建筑用例中，设备旨在筛查进入建筑物的人员并控制访问。如果访客体温升高或未戴口罩，GSafe可以检测到。该设备可以通知人工监控人员以阻止他们进入，或者如果连接到建筑物安全系统，它可以自动授予拒绝访问。
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