邊緣計算正在推動計算機視覺進入智能系統、智能設備和沉浸式體驗的新時代。 邊緣計算的優勢包括更快的處理速度、更高的安全性和實時洞察力，使其成為計算機視覺應用的關鍵工具。

邊緣計算通過在傳感器、手機和相機等設備上實現超快速處理和分析來增強計算機視覺，而無需基于云的服務器。

萊迪思半導體(Lattice Semiconductor)汽車和工業領域營銷總監馬克?胡普斯(Mark Hoopes)表示，從智能汽車到倉庫機器人，再到智能家居數字助理，市場上正在部署數十億臺邊緣計算設備，而且隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)的發展，這些設備只會越來越先進。

“隨著人工智能的興起，邊緣處理變得越來越重要。特別是，汽車行業一直在迅速實施基于人工智能的計算機視覺，使機器能夠解釋和理解周圍的視覺數據。”

邊緣計算平臺提供商Stratus Technologies Inc.的戰略聯盟主管魯迪?德安達(Rudy de Anda)說，人們對邊緣計算機視覺關鍵應用的興趣大幅上升，尤其是在過去12個月里。

邊緣設備機器學習開發平臺Edge Impulse的機器學習主管丹尼爾·西圖納亞克(Daniel Situnayake)表示同意。

“我們看到，企業現在將計算機視覺與邊緣人工智能算法用于各種目的，包括跟蹤整個供應鏈中托盤和產品的損壞和缺陷;監測工作場所工人的健康和安全;設計智能交通、停車和應急一體化的智慧城市

“向邊緣計算的過渡體現了向更加直觀、安全和響應迅速的世界邁出的一大步。”

計算機視覺邊緣的 7 個頂級應用

1、石油和天然氣

德安達說，為了解決環境、健康和安全問題，公司使用視覺系統來識別以前只能由人們例行檢查的問題。

“這包括火炬或過程監測等，以識別危險環境，例如過程流體或氣體泄漏，通過監測火焰的顏色來確定危險煙霧和蒸汽是否釋放到空氣中，”他解釋道。

此外，邊緣的實時攝像系統還可以監控個人防護設備的使用情況，例如，識別是否有人處于危險區域，甚至是否有人跌倒或受傷，德安達補充道。

“人工智能增強監控系統可以幫助確保視頻監控始終受到監控，并且可以進行訓練以識別受傷人員，”他說。

2、自動駕駛汽車

IT 服務和咨詢公司 Infosys 的高級副總裁兼數據、分析和人工智能全球主管 Sunil Senan 表示，無人駕駛汽車已經帶來了數十億美元的投資，為汽車行業創造了巨大的潛在價值。

“通過邊緣計算機視覺和激光雷達(光檢測和測距)，自動駕駛汽車可以了解其環境并識別視覺信息，例如行人、交通標志和車道標記，”他說。 “這與[高級駕駛員輔助系統]模塊相結合，使自動駕駛車輛無需中央服務器即可安全運行。”

3、醫療保健

醫療保健組織可以使用基于邊緣的計算機視覺來改善患者治療效果并降低成本。 例如，具有計算機視覺的可穿戴設備可以監控患者是否受傷或患病，然后在他們需要幫助時向醫生辦公室發出警報。 這改善了患者的治療效果并減少了再入院率。

4、智能空間

Senan 表示，邊緣計算機視覺使空間變得更加智能并得到更好的保護。

“通過侵入識別和監視，可以部署持續監控以發現可疑活動并向當局發出警報。

此外，計算機視覺可以在工作場所或學校環境中利用，通過入侵檢測來警告潛在危險。”

此外，具有計算機視覺的邊緣設備也可用于智能家居應用。 例如，具有計算機視覺的智能攝像頭可以檢測人們何時進入或離開房間，并相應地調整溫度和燈光設置。

5、公共安全

公共安全官員可以使用基于邊緣的計算機視覺來縮短緊急響應時間并減少犯罪。 例如，具有計算機視覺的攝像機可以快速分析犯罪現場圖像，并在發現任何嫌疑人時通知當局。

此外，它們還可以使應急管理官員能夠快速實時評估自然災害或其他緊急情況的情況，從而加快響應時間。

6、施工

建筑公司可以使用基于邊緣的計算機視覺來持續監控其建筑工地，以確保其員工不會進入不安全區域并監控其設備。

例如，基于視覺的數據(包括視頻和圖像)可以為施工經理提供有價值的數據，以更好地管理和控制他們的項目。 通過查看不斷錄制的建筑工地監控視頻，項目經理可以識別安全問題，例如工人是否戴了安全帽?

他們還可以使用這些視頻來確定員工的工作效率以及設備是否高效運行。

7、制造

制造商可以通過應用計算機視覺系統來幫助加快和改進識別產品缺陷的過程來增強操作。

Senan 表示，通過邊緣計算機視覺進行缺陷檢查可以識別損壞零件或腐蝕等缺陷，以幫助工業資產維護。

“這會給各個行業帶來好處，例如提高產品質量、提高運營效率以及提高資產可靠性，”他說

此外，熱像儀和紅外熱像儀可以看到人們看不到的東西，也可以到達人們看不到的地方，包括極端和惡劣的環境，德安達說。

“[因此]，公司正在將相機集成到他們的流程中，以在他們的流程中添加質量控制和質量保證點，”他說。 “例如，在食品和飲料行業，攝像頭可以持續監控，以確保所有食物都烹飪到正確的溫度，而在鋼鐵行業，它們可以檢測梁或焊接過程中的薄弱點。”

結論

Situnayake 表示，邊緣計算正在重塑計算機視覺的格局，進入設備層面增強感知和智能決策的時代。

“通過在邊緣設備上啟用數據處理，我們顯著加快了響應時間、增強了安全性并提供了實時見解，”他說。