大家去速食店時 🍔,有用過一個大大的面板點餐嗎?
可以不用像過去一樣要一個個排隊,選擇時也可以慢慢看,變得更方便~
這種面板其實是一種 #工業電腦,可以提供客戶更好的服務體驗
這類的應用相當廣泛,舉凡自動化醫療、ATM、捷運售票系統、智慧工廠 ...
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工業電腦方面技術幾乎是台灣、德國、美國的天下
其中國內大廠 #研華 近幾年更有不錯的成績,2018 年市占達 34% 全球第一
旗下包含 #工業物聯網、#嵌入式物聯網、#物聯雲、#智能物聯網 等主要事業 🔧
近期因應 AIoT 商機「軟硬並進」,也規劃增設 15 個軟體相關的部門
未來 5 年加速朝向 #軟體平台 及 #產業應用 發展,持續數位轉型 ✅
嵌入式物聯網 在 Technews 科技新報 Facebook 的精選貼文
新基建下,AloT萬物智聯時代正式開啟!
其中邊緣運算、人工智慧、5G 等技術不只更廣泛應用在各領域,更蘊含龐大商機。
有鑑於此,研華將攜手全球頂尖產業夥伴
以邊緣智能、AI 產業應用、嵌入式創新平台三個方向為主軸
共同探討 AloT 時代發展新思路。
【研華嵌入式物聯網夥伴峰會 線上首播】
時間:2020/11/19(四)- 2020/11/21(六)
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嵌入式物聯網 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文
#物聯網IoT #機器視覺 #人工智慧AI #微控制器MCU #軟體開發套件SDK #Glow編譯器 #影像感測器 #擴增實境AR #虛擬實境VR
【機器視覺的感知&處理】
今年以來,肺炎疫情重傷不少產業,卻意外讓某些科技應用成為受惠者,機器視覺 (Machine Vision) 便是其一。研調機構預測,2025 年約有 98% 的邊緣裝置都將使用某種形式的機器學習 (ML)/人工智慧 (AI),這意味著:消費型裝置製造商和嵌入式物聯網 (IoT) 開發者需將機器學習框架最佳化,以便在微控制器 (MCU) 實現低功耗的邊緣嵌入式應用。
於是,有晶片廠推出業界首款用於 MCU 的 Glow 神經網路編譯器 (Neural Network Compiler),並已整合到自家機器學習軟體開發環境;如此一來,更容易與特定目標整合、省卻即時編譯程序、生成高度最佳化代碼,進而提升硬體平台的神經網路效能。除了智能相機,進一步內嵌整合圖像處理器 (Integrated Graphic
Processor, IGP) 的「智能視覺感測器」正引起關注。
基本上,畫素越高的智慧影像感測器,需要更大的數據量、更強的運算單元,功耗和儲存空間也會相應增加,AI 機器視覺需加以綜合考量。另一方面,當使用傳統 CMOS 影像感測器拍攝視訊時,必須發送每個單獨數據幀予 AI 單元處理,導致數據傳輸量增加且難以即時處理;所以,AI 機器視覺須因時空制宜。此外,攝影模式也是關鍵,特別是移動中或需要近紅外線照明的場景時。
相較於依序逐步擷取畫素數據、須經校正的「捲簾快門」(Rolling Shutter),同時保存每格畫面所有畫素資料的「全域快門」(Global Shutter) 是拍攝無失真影像的首選模式,適合擴增實境/虛擬實境 (AR/VR)、同時定位和地圖建置 (SLAM) 及 3D 掃描。雖然邊緣設備的就地處理能力日漸茁壯,但礙於有限運算和儲存資源,現階段仍多以推論或類似「學前教育」的預處理為主。
巨量資料的訓練,還是偏好在雲端進行。為此,催生一種新的商業模式:導將收集到的感測器數據送到雲端 ML 模型訓練、予以簡化後,再回頭部署至 Arm Cortex-M 之感測器、智能插座/燈泡或穿戴裝置等嵌入式設備,將精簡過的「輕量版」模型導入各大MCU 硬體平台,已與 Arduino、ST、Eta Compute 簽署協議;付費用戶還可使用雲端追蹤和共享功能,進一步針對特定用例調整模型。
延伸閱讀:
《機器學習進駐邊緣,Embedded Vision 亮起來》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0910/45716.html
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