机器学习和机器视觉更适合实时边缘处理 -凯发app官网登录

机器学习 (ml) 和机器视觉 (mv) 如何改变我们的世界

机器学习技术可以应用于广泛的机器视觉图像处理或分类任务。此外，鉴于这些应用的规模，为越来越多的各色物联网产品添加 ml 和 mv 功能变得越来越经济高效。

机器视觉系统通常使用工业摄像头模块内部的数字传感器，对图像进行处理和分析。当与机器学习一起使用时，机器视觉应用能够可靠而稳定地执行复杂的任务。

在医疗保健应用中，它们可以监测患者或检测放射图像中的异常，改善患者护理甚至挽救生命。

在工业环境中，它们可以对传送带上的许多相同物品进行质量控制检查，不会出现错误，也不知疲倦。事实上，在几乎需要视觉监测的所有大规模生产过程中，机器视觉都能带来成本节约和质量控制的优势。

机器学习与机器视觉相结合的商业优势

虽然机器学习和机器视觉相结合具有诸多优势，但最重要的优势是推动实际运营改善并影响盈亏线。

• •  提高产品质量：检查、测量、计量和组装验证。
• •  提高生产力：例行的重复性任务可以快速、自动执行，让员工腾出时间从事更有价值的活动。
• •  降低成本：向设备添加 mv 功能可以提高性能并延长使用寿命。mv 系统在工厂环境中也比操作员占用的空间更少，并且不需要相同级别的安全基础设施。

为何在边缘进行计算？

ml/mv 应用程序实时运行。借助边缘计算，应用程序可以更靠近业务的实际生产地进行处理。在带宽或延迟受到限制的情况下，边缘计算非常有利，例如在制造设施中，当物品在传送带上滚动时，ml/mv 系统每分钟可检查几十件物品。

边缘计算的性能优势

当今的计算工作正在向边缘转移，以实现效率和性能的大幅提升，包括以下方面：

• 降低延迟：边缘计算提供更快的响应时间，使用时不需要在数据和服务器之间往返。
• 离线操作能力：在通信中断的情况下，系统可以自行收集、存储和处理数据。
• 降低成本：随着数据流的减少，网络成本也随之降低。
• 降低功耗：由电池供电的物联网设备可以节省功耗，因为发送的数据更少。

工具和软件助力成功实施

创建一个机器学习凯发app官网登录的解决方案不是一件小事。为基于机器学习的边缘图像处理提供合适的硬件、开发工具和软件组件，大大有助于成功实施。

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