Edge - moduły kamer AI z wbudowanym NPU do rozpoznawania gestów w czasie rzeczywistym

W ostatnich latach dziedzina sztucznej inteligencji (AI) była świadkiem niezwykłych postępów, a jednym z obszarów, który zyskał znaczną popularność, jest rozpoznawanie gestów w czasie rzeczywistym. Ta technologia ma potencjał, aby zrewolucjonizować różne branże, od interakcji człowiek - komputer w inteligentnych domach i systemach motoryzacyjnych po zastosowania w opiece zdrowotnej, bezpieczeństwie i rozrywce. W sercu tej innowacji znajdują się edge - AI kameramodules equipped with onboard neural network processing units (NPUs). In this blog post, we will explore what these modules are, how they work, their advantages, and real - world applications.

Edge - AI kamera moduły to kompaktowe urządzenia, które łączą czujnik kamery z możliwościami obliczeniowymi AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych kamer, które po prostu rejestrują obrazy lub filmy i przesyłają je do centralnego serwera w celu przetworzenia, kamery edge - AI mogą przeprowadzać analizę danych wizualnych w czasie rzeczywistym bezpośrednio u źródła. Oznacza to, że zamiast polegać na szybkim połączeniu internetowym do przesyłania danych do zdalnego serwera w chmurze w celu przetworzenia, moduł może podejmować decyzje lokalnie, co zmniejsza opóźnienia i poprawia ogólną wydajność systemu.

NPU, ou unité de traitement de réseau de neurones, est un composant matériel spécialisé conçu pour accélérer l'exécution des algorithmes de réseau de neurones. Les réseaux de neurones sont la colonne vertébrale des systèmes d'IA modernes, en particulier pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et l'analyse des gestes. Lorsqu'il est intégré dans un module de caméra AI en périphérie, le NPU permet au module d'effectuer des calculs complexes nécessaires à la reconnaissance des gestes en temps réel beaucoup plus rapidement qu'un CPU à usage général. Il est optimisé pour le traitement parallèle, ce qui est crucial pour gérer les grandes quantités de données générées par le capteur de la caméra. Par exemple, lorsqu'une caméra capture un flux vidéo, le NPU peut rapidement analyser chaque image pour détecter et classer les gestes, sans avoir besoin de ressources de calcul externes significatives.

Proces rozpoznawania gestów w czasie rzeczywistym w modułach kamer edge-AI obejmuje kilka kroków. Najpierw kamera rejestruje serię obrazów lub strumień wideo. Zarejestrowane dane wizualne są następnie wstępnie przetwarzane w celu poprawy ich jakości i dostosowania do dalszej analizy. Może to obejmować zadania takie jak redukcja szumów, normalizacja obrazu i zmiana rozmiaru.

Następnie wstępnie przetworzone dane są wprowadzane do wstępnie wytrenowanego modelu sieci neuronowej. Modele te są zazwyczaj trenowane na dużych zbiorach danych obrazów lub filmów z gestami. Na przykład model może być trenowany na tysiącach obrazów różnych gestów rąk, takich jak machanie, pięść lub kciuk w górę. Sieć neuronowa nauczyła się rozpoznawać wzorce w tych gestach podczas fazy treningowej. Gdy nowe dane są prezentowane sieci, próbuje ona dopasować wzorce w danych wejściowych do tych, które już poznała.

Dzięki wbudowanemu NPU, sieć neuronowa może przetwarzać dane w czasie rzeczywistym. Gdy tylko nowa klatka zostanie uchwycona przez kamerę, NPU zaczyna ją analizować. Zdolność NPU do wykonywania obliczeń równoległych pozwala mu szybko ocenić dane wejściowe w porównaniu do wyuczonych wzorców w sieci neuronowej. Jeśli dane wejściowe pasują do znanego wzorca gestu, moduł może w ciągu milisekund wyjść odpowiednią etykietę gestu. To przetwarzanie w czasie rzeczywistym jest niezbędne w aplikacjach, gdzie wymagana jest natychmiastowa reakcja, takich jak system gier sterowanych gestami lub urządzenie do tłumaczenia języka migowego w czasie rzeczywistym.

Jedną z najważniejszych zalet korzystania z modułów kamer AI na krawędzi z wbudowanymi NPU do rozpoznawania gestów jest redukcja opóźnienia. W tradycyjnych modelach przetwarzania opartych na chmurze występuje opóźnienie między momentem wykonania gestu a momentem otrzymania odpowiedzi. To opóźnienie wynika z czasu potrzebnego na przesłanie danych z kamery do serwera w chmurze, przetworzenie ich na serwerze, a następnie przesłanie wyniku z powrotem. Dzięki modułom kamer AI na krawędzi przetwarzanie odbywa się lokalnie, eliminując to opóźnienie związane z podróżą tam i z powrotem. Na przykład w aplikacji wirtualnej rzeczywistości (VR), w której gesty rąk użytkownika kontrolują działania w wirtualnym środowisku, niskie opóźnienie jest kluczowe dla płynnego i immersyjnego doświadczenia. Jeśli występuje zauważalne opóźnienie między wykonaniem gestu przez użytkownika a odpowiadającą akcją w świecie VR, może to zburzyć iluzję i sprawić, że doświadczenie będzie mniej przyjemne.

Prywatność jest rosnącym problemem w erze cyfrowej, szczególnie jeśli chodzi o zbieranie i przetwarzanie danych osobowych. Moduły kamer Edge - AI oferują zwiększoną prywatność w porównaniu do rozwiązań opartych na chmurze. Ponieważ dane są przetwarzane lokalnie na urządzeniu, nie ma potrzeby przesyłania wrażliwych danych wizualnych, takich jak obrazy twarzy lub rąk ludzi, przez internet. Jest to szczególnie ważne w aplikacjach, w których prywatność ma najwyższe znaczenie, takich jak w placówkach opieki zdrowotnej, gdzie dane pacjentów muszą być chronione, lub w systemach zabezpieczeń inteligentnych domów, gdzie właściciele domów mogą nie chcieć, aby ich prywatne działania były przesyłane do zewnętrznych serwerów.

W wielu rzeczywistych scenariuszach dostępna przepustowość sieci może być ograniczona lub niestabilna. Na przykład w obszarach wiejskich, w środowiskach przemysłowych lub w okresach dużego zatłoczenia sieci stabilne i szybkie połączenie internetowe może nie być dostępne. Moduły kamer Edge-AI mogą działać niezależnie w takich środowiskach o niskiej przepustowości. Nie polegają na ciągłym i szybkim połączeniu sieciowym do rozpoznawania gestów. To sprawia, że są one bardzo niezawodne w sytuacjach, w których przetwarzanie w chmurze byłoby nieskuteczne. Na przykład w środowisku fabrycznym, gdzie mogą występować zakłócenia w sieci bezprzewodowej, moduł kamery Edge-AI nadal może dokładnie rozpoznawać gesty pracowników w celach bezpieczeństwa lub operacyjnych.

Wdrożenie systemu rozpoznawania gestów opartego na chmurze może być kosztowne, szczególnie w przypadku obsługi dużej liczby kamer lub przetwarzania danych o dużej objętości. Związane są z tym koszty transferu danych, przechowywania w chmurze oraz korzystania z zasobów obliczeniowych w chmurze. Z drugiej strony moduły kamer Edge-AI mogą oferować efektywność kosztową. Po dokonaniu początkowej inwestycji w sprzęt, bieżące koszty są stosunkowo niskie, ponieważ nie ma potrzeby płacenia za ciągły transfer danych i przetwarzanie w chmurze. Czyni to je atrakcyjną opcją dla firm i organizacji, które chcą wdrożyć technologię rozpoznawania gestów w ramach budżetu.

W inteligentnych domach moduły kamer edge - AI z funkcjami rozpoznawania gestów mogą zmienić sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcje ze swoimi środowiskami życiowymi. Na przykład użytkownicy mogą kontrolować urządzenia inteligentnego domu, takie jak światła, termostaty i zasłony, za pomocą prostych gestów ręką. Machnięcie ręką może włączyć światła w pomieszczeniu, a konkretny gest może dostosować temperaturę. To zapewnia bardziej intuicyjny i bezdotykowy sposób kontrolowania systemów automatyki domowej, szczególnie przydatny, gdy ręce są zajęte lub gdy potrzebna jest szybka reakcja.

W sektorze motoryzacyjnym rozpoznawanie gestów może poprawić doświadczenia związane z prowadzeniem pojazdu oraz zwiększyć bezpieczeństwo. Kamery Edge - AI zainstalowane w samochodzie mogą rozpoznawać gesty rąk kierowcy. Na przykład, prosty gest ręki może być użyty do odebrania lub odrzucenia połączenia telefonicznego, zmiany stacji radiowej lub regulacji głośności, bez konieczności odrywania rąk od kierownicy. To zmniejsza rozproszenie uwagi i może potencjalnie zapobiec wypadkom spowodowanym szukaniem ekranów dotykowych lub przycisków podczas jazdy.

W opiece zdrowia technologia rozpoznawania gestów zasilana przez moduły kamer edge - AI może wspierać opiekę nad pacjentami. Na przykład w ośrodkach rehabilitacyjnych ćwiczenia ruchów rąk pacjentów mogą być monitorowane w czasie rzeczywistym. Kamera może rozpoznać gesty pacjenta i dostarczyć informacji zwrotnej na temat dokładności i postępów ich ćwiczeń rehabilitacyjnych. To może pomóc dostawcom usług zdrowotnych skuteczniej śledzić powrót pacjenta do zdrowia i odpowiednio dostosować plan leczenia.

Przemysł rozrywkowy również przyjął technologię rozpoznawania gestów. W grach, gracze mogą używać swoich gestów rąk do kontrolowania postaci w grze, dodając nowy poziom interaktywności. Moduły kamer Edge - AI umożliwiają śledzenie gestów gracza w czasie rzeczywistym, co zapewnia bardziej immersyjne i angażujące doświadczenie w grach. Dodatkowo, w aplikacjach wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości, rozpoznawanie gestów pozwala użytkownikom na bardziej naturalną interakcję z wirtualnymi obiektami, co zwiększa ogólne doświadczenie użytkownika.

Mimo licznych zalet, istnieją nadal pewne wyzwania związane z modułami kamer AI na krawędzi do rozpoznawania gestów w czasie rzeczywistym. Jednym z głównych wyzwań jest opracowanie dokładnych i solidnych modeli sieci neuronowych. Szkolenie modelu, który potrafi rozpoznać szeroką gamę gestów w różnych warunkach oświetleniowych, pod różnymi kątami i z różnymi użytkownikami, może być skomplikowanym zadaniem. Dodatkowo zapewnienie bezpieczeństwa urządzeń AI na krawędzi jest kluczowe, ponieważ mogą być one podatne na włamania lub złośliwe ataki. Innym wyzwaniem są ograniczone zasoby obliczeniowe dostępne na urządzeniu krawędziowym. Chociaż NPUs znacznie poprawiły moc obliczeniową, mogą nadal występować ograniczenia podczas radzenia sobie z bardzo złożonymi zadaniami rozpoznawania gestów lub danymi wideo o wysokiej rozdzielczości.

Przyszłość modułów kamer AI na krawędzi do rozpoznawania gestów w czasie rzeczywistym wygląda obiecująco. W miarę jak technologia nadal się rozwija, możemy oczekiwać, że będą opracowywane bardziej wydajne i oszczędne energetycznie NPUs. To umożliwi uruchamianie bardziej złożonych algorytmów rozpoznawania gestów na urządzeniach brzegowych, co dodatkowo poprawi dokładność i wydajność systemów. Dodatkowo integracja modułów kamer AI na krawędzi z innymi nowymi technologiami, takimi jak 5G i Internet Rzeczy (IoT), otworzy nowe możliwości zastosowań. Na przykład w scenariuszu inteligentnego miasta, kamery AI na krawędzi z możliwościami rozpoznawania gestów mogłyby być używane do monitorowania ruchu pieszych i dostarczania informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym w celu poprawy przepływu ruchu. Rozwój bardziej przyjaznych dla użytkownika i dostosowywalnych systemów rozpoznawania gestów sprawi, że ta technologia będzie bardziej dostępna dla szerszego kręgu użytkowników i branż.

Edge - AI kamera moduły z wbudowanymi NPU stały się potężnym rozwiązaniem do rozpoznawania gestów w czasie rzeczywistym. Ich zdolność do lokalnego przetwarzania, redukcji opóźnień, zwiększenia prywatności i oferowania efektywności kosztowej sprawia, że są odpowiednie dla szerokiego zakresu zastosowań w różnych branżach. Chociaż istnieją wyzwania do pokonania, przyszłość tej technologii jest obiecująca, z potencjałem do przekształcenia sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią i naszym otoczeniem. W miarę jak badacze i deweloperzy nadal wprowadzają innowacje, możemy oczekiwać bardziej zaawansowanych i inteligentnych systemów rozpoznawania gestów w niedalekiej przyszłości.