3D在边缘-英特尔®RealSense™深度和跟踪摄像头(intelrealsense.com)

什么是边计算?

对于许多物联网(IoT)应用来说，在运行过程中会产生大量的数据，这些数据需要被处理、分析和处理。边缘计算是指分布式系统，在系统的边缘处理数据，而不是在中央或云位置传输和处理数据。在传感器附近处理数据意味着速度的提高和延迟的降低，以及成本的节约，因为大量的信息不需要传输到遥远的服务器进行响应。边缘计算的效率对于家庭健康监控、联网健身或家庭机器人等消费者应用尤其重要——使用所有可用的互联网带宽来监控你的进展的家庭健身设备对消费者没有吸引力。

边缘深度

在许多应用中，深度会对物联网应用产生影响，例如在家庭医疗保健中。以跌倒检测为例;为了监控像身体姿势这样的东西，深度摄像机至关重要。姿势或骨骼跟踪应用程序通常通过运行机器学习模型来运行，这些模型经过训练，可以识别肢体位置和关节位置等东西。在云中持续实时运行这些模型不仅会占用大多数消费者不愿使用的带宽，而且会比现场运行的东西运行得慢得多。当跌倒发生时，能够标记它是一个时间关键的应用程序——更不用说互联网中断或带宽问题的风险，阻止它被准确检测到。基于这些和类似的原因，能够支持边缘深度数据的实时处理具有明显的好处。

英特尔RealSense深度相机D435和南瓜i500

市场正在从云端的人工智能和机器学习应用转向边缘。这使得内置智能的智能设备能够在低带宽的环境中蓬勃发展，在这种环境中只有元数据被发送到云。深度和3D技术在机器人和消费电子市场的应用才刚刚成熟。

南瓜i500

的南瓜i500 EVK由OLogic设计，由联发科AIot i500．它是一个SBC，是用来支持计算机视觉和人工智能边缘计算的。会话边界控制器(sbc)在私有和公共网络之间安全地传输数据——例如，在物联网应用中。旨在为AIoT市场提供在人工智能加速物联网应用的边缘做3D传感的机会，Pumpkin i500结合英特尔RealSense深度相机启动具有显示和摄像功能的产品的开发。目前，英特尔Realsense技术是唯一的深度相机解决方案测试和证明与南瓜i500工作。需要Pumpkin i500和Intel RealSense的一些应用程序是联网健身、家庭健康监测、家庭机器人和联网宠物应用程序方面的消费产品。在所有这些用例中，身体姿势、手势识别或手部跟踪等项都很重要。深度技术允许这些类型的应用超越简单的2D视觉和机器学习应用，通过在边缘实现3D机器学习算法。

南瓜i500和英特尔RealSense深度相机D435

未来的物联网应用是由人工智能应用程序在网络边缘处理3D数据。如今，这些应用程序中有许多只使用2D图像或视频。随着为利用ONNX进行边缘计算而设计的神经处理器的爆炸式采用(https://onnx.ai/) 3D普及2D只是时间问题。如果没有深度感知，这些未来的新模型将不可能实现。其他有趣的用例包括帮助加强社交距离，面具戴,或光学接口。