Vision entwickelt sich schnell zur führenden Sensoranwendung bei der Entwicklung des Internets der Dinge, das unsere Welt tiefgreifend verändert.
Denken Sie an Fabriken und Fertigung. Computer-Vision-Systeme können moderne Fabriken verändern, indem sie die Qualitätskontrolle sicherstellen, Prozesse optimieren, Verschwendung reduzieren und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben. Diese Systeme tragen dazu bei, die Produktivität, Kosteneffizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Fertigungsbetrieben zu verbessern.
In einer aktuellen Arm-IoT-Umfrage gaben Befragte aus der Industrie an, dass die beiden Hauptgründe für die Einführung von IoT-Technologien darin bestehen, ihre Datennutzung zu verbessern, um Geschäftsentscheidungen zu ändern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Im Gewerbebau ist eine ähnliche Revolution im Gange.
Gebäude- und IoT-Vision-Sensoren
Gebäudemanager nutzen visuelle IoT-Sensortechnologie, um Aktivitäten in Gebäuden zu überwachen und zu analysieren und so die Raumnutzungseffizienz zu verbessern. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten zum Fußgängerverkehr sowie zur Belegung von Büros und Arbeitsbereichen sind sie in der Lage, die Anordnung der Büroräume und die Sitzordnung besser zu planen sowie die Ressourcen der Besprechungsräume effektiver zuzuweisen. Dieses intelligente Überwachungssystem verschafft ihnen ein genaueres Bild davon, wie verschiedene Bereiche des Gebäudes genutzt werden, sodass sie fundiertere Entscheidungen treffen und die Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit steigern können.
Bau- und Fabrikmanager denken seit Beginn der Digitalisierung über solche Ergebnisse nach, aber was passiert jetzt, um ihnen bei der Verwirklichung ihrer Ambitionen zu helfen? Was motiviert Entwickler, visuelle Sensorlösungen so schnell und mit solch genialen Ergebnissen einzuführen?
Nutzen Sie effiziente Verarbeitungstechnologie mit geringem Stromverbrauch, um große Datenmengen effektiver zu verarbeiten, und erweitern Sie Anwendungen durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um eine ultraintelligente Datenverarbeitung zu erreichen.
CPUs und neuronale Prozessoren
Die Konvergenz von effizienten CPUs und neuronalen Prozessoren zusammen mit künstlicher Intelligenz und Software für maschinelles Lernen am Edge eröffnet enorme neue Geschäftsmöglichkeiten.
Überraschenderweise scheint es jetzt noch zu früh zu sein. Ich muss mich an die Anfänge der Mobiltelefonindustrie erinnern: ein sich schnell entwickelndes Ökosystem, das durch die Abstrahierung von Software von Hardware eine größere Designflexibilität und Anwendungsentwicklung ermöglichte.
Wer derzeit am Rande visionärer Innovation steht, läuft Gefahr, abgehängt zu werden. Dabei geht es nicht nur um verpasste Chancen.
Es gibt fast keinen Grund, nicht die Initiative zu ergreifen und sich an die Arbeit zu machen. Denn die Werkzeuge und Prozesse, die Sie zur Verwirklichung Ihrer persönlichen Vision benötigen, sind bereits vorhanden und einsatzbereit.
Überlegungen zur IoT Vision Sensing
Konnektivität
Die Integration der Konnektivität in IoT-Geräte über Protokolle wie Wi-Fi, Bluetooth Low Energy (BLE) usw. war eine wichtige Entwicklung, ähnlich wie die Konnektivitätsintegration in Smartphones.
Entwickler können das richtige Kommunikationsprotokoll für ihre spezifische Anwendung frei wählen. Beispielsweise könnten intelligente Bildverarbeitungssysteme in Fabriken die Kosten- und Skalierbarkeitsvorteile von Wi-Fi nutzen, während Entwickler, die energiehungrige Systeme bauen, sich möglicherweise für BLE entscheiden.
Noch tiefgreifender ist die zunehmende Beliebtheit der 5G-Technologie mit hoher Bandbreite, die Anwendungen in Smart Cities verspricht. (Tatsächlich nannten in einer aktuellen Arm-Umfrage unter Innovatoren fast die Hälfte der Befragten 5G als einen der Faktoren, die in den nächsten fünf Jahren den größten Einfluss auf das IoT-Wachstum haben werden.)
Sicherheit
Sicherheit ist ein zentrales Thema im Internet der Dinge – wo Geräte seit vielen Jahren genutzt werden – insbesondere wenn es um Bilddaten geht. Die visuelle IoT-Sensorik entwickelt sich ständig weiter. Herausforderungen werden durch Frameworks wie PSA Certified angegangen, um sicherzustellen, dass Geräte gewartet werden können und langfristig sicher bleiben.
Machine Learning at the Edge
Da leistungsfähigere und effizientere Verarbeitung von der Cloud an den Edge verlagert wird, werden Anwendungen für maschinelles Lernen in neuen und faszinierenden Bereichen eingesetzt. Sie verbessern die Echtzeitleistung und unterstützen die Entwicklung neuer Lösungen.
Standards
Gemeinsame zugrunde liegende APIs und Frameworks (wie Trusted Firmware) ermöglichen es Entwicklern, Kernfunktionen konsistent über mehrere Plattformen hinweg zu adressieren und so Innovation und Mehrwert zu fördern. Dank der Einführung von Standards gehört die Fragmentierung der Vergangenheit an.
Erobern Sie den Markt
Der Weg visionbasierter IoT-Systeme vom Konzept zur Realität hat sich auf andere Weise verändert. Eine Generation von Entwicklern ist mit offenen Tools und Plattformen wie dem Raspberry Pi aufgewachsen.
Mittlerweile entwickeln sich viele Entwickler (die als Teenager erstmals mit Technologien wie dem Raspberry Pi in Berührung kamen) in der Berufswelt weiter. Sie verlangen die gleichen leicht umsetzbaren Erfahrungen wie als Teenager.
Alle diese Faktoren sorgen zusammen für Innovationen bei visionsbasierten Anwendungen, nicht nur, weil die Rechenleistung und maschinelle Lernfähigkeiten bereits vorhanden sind, sondern auch, weil die Hürden für Design und Entwicklung sinken.
Stellen Sie sich vor, was durch die Installation einer ML-fähigen Kamera am Parkplatzeingang erreicht werden könnte (wie wir es im Arm-Büro in Cambridge getan haben). Es kann alle im Laufe des Tages ein- und ausfahrenden Fahrzeuge identifizieren, wodurch die Installation von Sensoren in jedem Parkplatz innerhalb eines Gebäudes entfällt.
Die Fähigkeiten der visuellen IoT-Sensorik wurden erheblich verbessert und ihre vielfältigen Anwendungen sind wirklich faszinierend. Die plötzliche Erweiterung der IoT-Funktionen, die durch Vision-Technologie ermöglicht wird, ist wirklich bemerkenswert.
Early Adopters gewinnen Herzen und Köpfe, aber Nachzügler (die darauf warten, wie die frühe IoT-Einführung voranschreitet) haben immer noch eine große Chance, Vision-Technologie zu nutzen, um ihr Unternehmen zu transformieren. Sie können die Möglichkeiten sehen. Das Einzige, was uns jetzt zurückhält, ist unsere Vorstellungskraft.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWahrnehmung, KI und Vorstellungskraft: Wie Vision das Internet der Dinge prägt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
