Edge - ماژول‌های دوربین هوش مصنوعی با NPU داخلی برای شناسایی حرکات در زمان واقعی

در سال‌های اخیر، حوزه هوش مصنوعی (AI) شاهد پیشرفت‌های چشمگیری بوده است و یکی از زمینه‌هایی که توجه زیادی را جلب کرده، شناسایی حرکات در زمان واقعی است. این فناوری پتانسیل تغییرات اساسی در صنایع مختلف را دارد، از تعامل انسان و کامپیوتر در خانه‌های هوشمند و سیستم‌های خودرویی تا کاربردها در بهداشت و درمان، امنیت و سرگرمی. در قلب این نوآوری هستند edge - دوربین هوش مصنوعیماژول‌های مجهز به واحدهای پردازش شبکه عصبی داخلی (NPUها). در این پست وبلاگ، ما به بررسی اینکه این ماژول‌ها چه هستند، چگونه کار می‌کنند، مزایای آن‌ها و کاربردهای واقعی خواهیم پرداخت.

Edge - ماژول‌های دوربین AI دستگاه‌های فشرده‌ای هستند که حسگر دوربین را با قابلیت‌های محاسباتی AI ترکیب می‌کنند. بر خلاف دوربین‌های سنتی که به سادگی تصاویر یا ویدیوها را ضبط کرده و آن‌ها را به یک سرور مرکزی برای پردازش ارسال می‌کنند، دوربین‌های AI لبه می‌توانند تجزیه و تحلیل بلادرنگ داده‌های بصری را در منبع انجام دهند. این بدان معناست که به جای اتکا به یک اتصال اینترنت پرسرعت برای ارسال داده‌ها به یک سرور ابری دور از محل برای پردازش، ماژول می‌تواند به صورت محلی تصمیم‌گیری کند و در نتیجه تأخیر را کاهش داده و کارایی کلی سیستم را بهبود بخشد.

یک NPU، یا واحد پردازش شبکه عصبی، یک جزء سخت‌افزاری تخصصی است که برای تسریع اجرای الگوریتم‌های شبکه عصبی طراحی شده است. شبکه‌های عصبی ستون فقرات سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن هستند، به‌ویژه برای وظایفی مانند شناسایی تصویر و تحلیل حرکات. زمانی که در یک ماژول دوربین AI لبه‌ای ادغام می‌شود، NPU به ماژول این امکان را می‌دهد که محاسبات پیچیده مورد نیاز برای شناسایی حرکات در زمان واقعی را بسیار سریع‌تر از یک CPU عمومی انجام دهد. این واحد برای پردازش موازی بهینه‌سازی شده است، که برای مدیریت حجم بالای داده‌های تولید شده توسط سنسور دوربین حیاتی است. به عنوان مثال، زمانی که یک دوربین یک جریان ویدیویی را ضبط می‌کند، NPU می‌تواند به سرعت هر فریم را تحلیل کند تا حرکات را شناسایی و طبقه‌بندی کند، بدون نیاز به منابع محاسباتی خارجی قابل توجه.

فرایند شناسایی حرکات در زمان واقعی در ماژول‌های دوربین هوش مصنوعی لبه شامل چندین مرحله است. ابتدا، دوربین یک سری تصاویر یا یک جریان ویدیویی را ضبط می‌کند. داده‌های بصری ضبط شده سپس پیش‌پردازش می‌شوند تا کیفیت آن‌ها بهبود یابد و برای تحلیل‌های بیشتر مناسب شود. این ممکن است شامل کارهایی مانند کاهش نویز، نرمال‌سازی تصویر و تغییر اندازه باشد.

سپس، داده‌های پیش‌پردازش‌شده به یک مدل شبکه عصبی پیش‌آموزش‌دیده وارد می‌شوند. این مدل‌ها معمولاً بر روی مجموعه‌های داده بزرگ از تصاویر یا ویدیوهای حرکات دست آموزش داده می‌شوند. به عنوان مثال، یک مدل ممکن است بر روی هزاران تصویر از حرکات مختلف دست، مانند یک موج، یک مشت یا یک علامت تأیید آموزش ببیند. شبکه عصبی در طول مرحله آموزش یاد گرفته است که الگوها را در این حرکات شناسایی کند. هنگامی که داده‌های جدید به شبکه ارائه می‌شود، سعی می‌کند الگوهای موجود در داده‌های ورودی را با الگوهایی که یاد گرفته است مطابقت دهد.

با تشکر از NPU موجود در دستگاه، شبکه عصبی می‌تواند داده‌ها را به صورت آنی پردازش کند. به محض اینکه یک فریم جدید توسط دوربین ثبت می‌شود، NPU شروع به تحلیل آن می‌کند. توانایی NPU در انجام محاسبات موازی به آن اجازه می‌دهد تا به سرعت ورودی را با الگوهای یادگرفته شده در شبکه عصبی ارزیابی کند. اگر ورودی با یک الگوی حرکتی شناخته شده مطابقت داشته باشد، ماژول می‌تواند برچسب حرکتی مربوطه را در عرض چند میلی‌ثانیه خروجی دهد. این پردازش آنی برای برنامه‌هایی که نیاز به پاسخ فوری دارند، مانند یک سیستم بازی کنترل شده با حرکات یا یک دستگاه ترجمه زبان اشاره در زمان واقعی، ضروری است.

یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از ماژول‌های دوربین AI لبه‌ای با NPUهای onboard برای شناسایی حرکات، کاهش تأخیر است. در مدل‌های پردازش مبتنی بر ابر سنتی، بین زمانی که یک حرکت انجام می‌شود و زمانی که پاسخ دریافت می‌شود، تأخیری وجود دارد. این تأخیر به زمان لازم برای ارسال داده‌ها از دوربین به سرور ابر، پردازش آن در سرور و سپس ارسال نتیجه بازمی‌گردد. با ماژول‌های دوربین AI لبه‌ای، پردازش به‌صورت محلی انجام می‌شود و این تأخیر رفت و برگشتی حذف می‌شود. به عنوان مثال، در یک برنامه واقعیت مجازی (VR) که حرکات دست کاربر کنترل‌کننده اقدامات در محیط مجازی هستند، تأخیر کم برای یک تجربه بی‌نقص و غوطه‌ور بسیار حیاتی است. اگر تأخیر قابل توجهی بین انجام یک حرکت توسط کاربر و اقدام مربوطه در دنیای VR وجود داشته باشد، می‌تواند توهم را از بین ببرد و تجربه را کمتر لذت‌بخش کند.

حریم خصوصی در عصر دیجیتال یک نگرانی رو به رشد است، به ویژه زمانی که به جمع آوری و پردازش داده های شخصی مربوط می شود. ماژول های دوربین هوش مصنوعی لبه، حریم خصوصی بهتری نسبت به راه حل های مبتنی بر ابر ارائه می دهند. از آنجا که داده ها به صورت محلی بر روی دستگاه پردازش می شوند، نیازی به ارسال داده های بصری حساس، مانند تصاویر صورت یا دست های افراد، از طریق اینترنت نیست. این موضوع به ویژه در برنامه هایی که حریم خصوصی از اهمیت بالایی برخوردار است، مانند محیط های بهداشتی که نیاز به حفاظت از داده های بیماران وجود دارد، یا در سیستم های امنیتی خانه های هوشمند که ممکن است صاحبان خانه نخواهند فعالیت های خصوصی آنها به سرورهای خارجی منتقل شود، اهمیت دارد.

در بسیاری از سناریوهای دنیای واقعی، پهنای باند شبکه موجود ممکن است محدود یا غیرقابل اعتماد باشد. به عنوان مثال، در مناطق دورافتاده، محیط‌های صنعتی، یا در دوره‌های شلوغی بالای شبکه، یک اتصال اینترنتی پایدار و پرسرعت ممکن است در دسترس نباشد. ماژول‌های دوربین Edge-AI می‌توانند به طور مستقل در چنین محیط‌های با پهنای باند کم عمل کنند. آنها به یک اتصال شبکه مداوم و سریع برای انجام شناسایی حرکات وابسته نیستند. این امر آنها را در موقعیت‌هایی که پردازش مبتنی بر ابر مؤثر نخواهد بود، بسیار قابل اعتماد می‌سازد. به عنوان مثال، در یک محیط کارخانه، جایی که ممکن است تداخل با شبکه بی‌سیم وجود داشته باشد، یک ماژول دوربین Edge-AI هنوز هم می‌تواند حرکات کارگران را به دقت برای اهداف ایمنی یا عملیاتی شناسایی کند.

پیاده‌سازی یک سیستم شناسایی حرکات مبتنی بر ابر می‌تواند پرهزینه باشد، به‌ویژه زمانی که با تعداد زیادی دوربین یا پردازش داده‌های با حجم بالا سروکار داریم. هزینه‌هایی مرتبط با انتقال داده، ذخیره‌سازی ابری و استفاده از منابع محاسبات ابری وجود دارد. از سوی دیگر، ماژول‌های دوربین هوش مصنوعی لبه می‌توانند کارایی هزینه را ارائه دهند. پس از سرمایه‌گذاری اولیه در سخت‌افزار، هزینه‌های جاری نسبتاً پایین است، زیرا نیازی به پرداخت برای انتقال مداوم داده و پردازش مبتنی بر ابر نیست. این موضوع آن‌ها را به گزینه‌ای جذاب برای کسب‌وکارها و سازمان‌هایی که به دنبال پیاده‌سازی فناوری شناسایی حرکات با بودجه محدود هستند، تبدیل می‌کند.

در خانه‌های هوشمند، ماژول‌های دوربین هوش مصنوعی لبه با قابلیت‌های شناسایی حرکات می‌توانند نحوه تعامل مردم با محیط‌های زندگی‌شان را تغییر دهند. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند دستگاه‌های خانه هوشمند مانند چراغ‌ها، ترموستات‌ها و پرده‌ها را با حرکات ساده دست کنترل کنند. یک تکان دست می‌تواند چراغ‌ها را در یک اتاق روشن کند، یا یک حرکت خاص می‌تواند دما را تنظیم کند. این روش کنترل سیستم‌های اتوماسیون خانگی را به روشی شهودی‌تر و بدون نیاز به دست تبدیل می‌کند، به ویژه زمانی که دست‌ها پر هستند یا زمانی که نیاز به پاسخ سریع است.

در بخش خودروسازی، شناسایی حرکات دست می‌تواند تجربه رانندگی را بهبود بخشد و ایمنی را افزایش دهد. دوربین‌های هوش مصنوعی لبه که در خودرو نصب شده‌اند می‌توانند حرکات دست راننده را شناسایی کنند. به عنوان مثال، یک حرکت ساده دست می‌تواند برای پاسخ دادن یا رد کردن یک تماس تلفنی، تغییر ایستگاه رادیو یا تنظیم صدا استفاده شود، بدون اینکه راننده نیاز داشته باشد دستان خود را از روی فرمان بردارد. این امر حواس‌پرتی را کاهش می‌دهد و می‌تواند به طور بالقوه از حوادث ناشی از دست زدن به صفحه‌نمایش لمسی یا دکمه‌ها در حین رانندگی جلوگیری کند.

در مراقبت های بهداشتی، فناوری شناسایی حرکات که توسط ماژول های دوربین هوش مصنوعی لبه تأمین می شود، می تواند در مراقبت از بیماران کمک کند. به عنوان مثال، در مراکز توانبخشی، تمرینات حرکتی دست بیماران می توانند به صورت زمان واقعی تحت نظارت قرار گیرند. دوربین می تواند حرکات بیمار را شناسایی کرده و بازخوردی در مورد دقت و پیشرفت تمرینات توانبخشی آنها ارائه دهد. این می تواند به ارائه دهندگان خدمات بهداشتی کمک کند تا به طور مؤثرتری بهبودی بیمار را پیگیری کرده و برنامه درمانی را به طور مناسب تنظیم کنند.

صنعت سرگرمی همچنین فناوری شناسایی حرکات را پذیرفته است. در بازی‌ها، بازیکنان می‌توانند از حرکات دست خود برای کنترل شخصیت‌ها در بازی استفاده کنند و سطح جدیدی از تعامل را اضافه کنند. ماژول‌های دوربین هوش مصنوعی لبه، ردیابی حرکات بازیکن را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌سازند و تجربه بازی را بیشتر غوطه‌ور و جذاب می‌کنند. علاوه بر این، در برنامه‌های واقعیت مجازی و واقعیت افزوده، شناسایی حرکات به کاربران اجازه می‌دهد تا به طور طبیعی‌تری با اشیاء مجازی تعامل داشته باشند و تجربه کلی کاربر را بهبود بخشند.

با وجود مزایای فراوان، هنوز چالش‌هایی در ارتباط با ماژول‌های دوربین AI لبه برای شناسایی حرکات در زمان واقعی وجود دارد. یکی از چالش‌های اصلی، توسعه مدل‌های شبکه عصبی دقیق و قوی است. آموزش مدلی که بتواند انواع مختلف حرکات را در شرایط نوری مختلف، زوایا و با کاربران مختلف شناسایی کند، می‌تواند کار پیچیده‌ای باشد. علاوه بر این، اطمینان از امنیت دستگاه‌های AI لبه بسیار مهم است، زیرا ممکن است در برابر هک یا حملات مخرب آسیب‌پذیر باشند. چالش دیگر، منابع محاسباتی محدود موجود در دستگاه لبه است. اگرچه NPUs به طور قابل توجهی قدرت پردازش را بهبود بخشیده‌اند، اما ممکن است هنوز محدودیت‌هایی در مواجهه با وظایف شناسایی حرکات بسیار پیچیده یا داده‌های ویدیویی با وضوح بالا وجود داشته باشد.

آینده ماژول‌های دوربین هوش مصنوعی لبه برای شناسایی حرکات در زمان واقعی امیدوارکننده به نظر می‌رسد. با ادامه پیشرفت فناوری، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که NPUs قدرتمندتر و با مصرف انرژی بهینه‌تری توسعه یابند. این امر امکان اجرای الگوریتم‌های پیچیده‌تر شناسایی حرکات را بر روی دستگاه‌های لبه فراهم می‌کند و دقت و عملکرد سیستم‌ها را بیشتر بهبود می‌بخشد. علاوه بر این، ادغام ماژول‌های دوربین هوش مصنوعی لبه با سایر فناوری‌های نوظهور مانند 5G و اینترنت اشیاء (IoT) امکانات جدیدی برای کاربردها ایجاد خواهد کرد. به عنوان مثال، در یک سناریوی شهر هوشمند، دوربین‌های هوش مصنوعی لبه با قابلیت‌های شناسایی حرکات می‌توانند برای نظارت بر ترافیک عابران پیاده استفاده شوند و بازخورد در زمان واقعی برای بهبود جریان ترافیک ارائه دهند. توسعه سیستم‌های شناسایی حرکات کاربرپسندتر و قابل تنظیم‌تر نیز این فناوری را برای دامنه وسیع‌تری از کاربران و صنایع قابل دسترس‌تر خواهد کرد.

Edge - ماژول‌های دوربین AI با NPUهای داخلی به عنوان یک راه‌حل قدرتمند برای شناسایی حرکات در زمان واقعی ظاهر شده‌اند. توانایی آن‌ها در انجام پردازش محلی، کاهش تأخیر، افزایش حریم خصوصی و ارائه کارایی هزینه، آن‌ها را برای طیف وسیعی از کاربردها در صنایع مختلف مناسب می‌سازد. در حالی که چالش‌هایی برای غلبه وجود دارد، آینده این فناوری روشن است و پتانسیل تغییر نحوه تعامل ما با فناوری و محیط‌مان را دارد. با ادامه نوآوری محققان و توسعه‌دهندگان، می‌توانیم به سیستم‌های شناسایی حرکات پیشرفته‌تر و هوشمندتر در آینده نزدیک امیدوار باشیم.