Если вы хотите узнать, что происходит в мире встроенных систем, поезжайте в немецкий Нюрнберг в следующем году. А пока мы поделимся своими впечатлениями от события этого года.
Еще больше чипов
В этом году было заметно, что происходит серьезная сегментация производителей чипов. Активно разрабатывают чипы для моделей глубокого обучения и их применения. Например, NVIDIA, видеокарты и их конечные устройства для видеокамер. Qualcomm идет туда же вместе с NXP, которые особенно сильны в автомобильной автоматизации.
Туманные вычисления
Интересно было посмотреть, что привезла компания Teradek. У них множество аппаратного обеспечения с акцентом на так называемые периферийные вычисления (их еще называют туманными). Это становится актуальным, потому что делает продуктовые решения более автономными и независимыми от характеристик сети. Проще говоря, алгоритм выполняется не в облаке, а прямо на устройстве. Нет задержки на передачу и обработку данных. Стоимость снижается. Вообще нет необходимости в передаче данных. А это приносит новые возможности для решений по защите данных. Например для сферы ухода за пожилыми людьми. Благодаря новым разработкам можно не устанавливать камеры, система анализирует данные “прямо здесь и прямо сейчас”.
Система обнаружения оружия у людей в толпе
Решение подойдет для наблюдения за небольшими скоплениями людей. Энергоэффективный и недорогой чип позволит долго работать от батареи, а также передать сигнал о событии по беспроводным сетям и видео в режиме автономной работы. Например, на случай отсутствия тока в сети. Локальное применение алгоритма убирает необходимость постоянной передачи дорогостоящего видеотрафика. Задача для алгоритма – определить событие “наличие оружия у человека в руке”. Алгоритм состоит из двух нейросетей. Первая находит кисти рук, вторая классифицирует объект в руках. Мы создали свой набор данных для обучения алгоритма, оптимизировали архитектуру и выбрали оптимальный фреймворк.
Поподробнее, пожалуйста.
