3D在边缘 - 英特尔®realsense™深度和跟踪摄像机（Intelrealsense.com）

什么是边缘计算?

对于许多物联网应用来说，在运行过程中会产生大量的数据，这些数据需要被处理、分析和处理。边缘计算指的是一个分布式系统，数据在系统的边缘处理，创建数据的设备位于系统的边缘，而不是在中心位置或云位置传输和处理数据。处理更接近传感器的数据意味着提高速度和降低延迟，并节省成本，因为大部分信息不需要传输到远程服务器进行响应。边缘计算的效率对于家庭健康监测、联网健身或家庭机器人等消费者应用程序尤其重要——使用所有可用的互联网带宽来监控你的健身进度的家庭健身设备对消费者来说不会有吸引力。

深度在边缘

在物联网应用中，深度会对许多应用产生影响——例如，家庭保健。以跌倒检测为例;为了监控身体姿势，深度摄像机至关重要。姿态或骨骼跟踪应用程序通常通过运行机器学习模型来操作，这些模型经过训练，能够识别肢体位置和关节位置等东西。在云中不断实时运行这些模型不仅会占用大多数用户不希望使用的带宽，而且运行速度会比现场运行慢得多。当它发生时，能够标记出下降是一个时间关键的应用程序——更不用说网络中断或带宽问题的风险，使其无法被准确检测到。由于这些或类似的原因，能够支持实时处理深度数据的边缘是明显的好处。

英特尔实塞深度相机D435和南瓜I500

市场正在从云中的AI和机器学习应用程序转移到边缘。这允许具有内置智能的智能设备在低带宽环境中茁壮成长，其中仅将元数据发送到云。机器人和消费电子市场中的深度和3D应用只是边缘的年龄。

南瓜I500.

的南瓜i500 EVK是由OLogic设计的，由联发科AIot i500．它是一个SBC，是建立来支持计算机视觉和人工智能边缘计算。会话边界控制器(sbc)在私有网络和公共网络之间安全地传输数据——例如，在物联网应用中。该设计旨在提供在AI中做3D传感的机会，加速物联网应用在AIoT市场的边缘，南瓜i500结合英特尔真塞深度相机启动具有显示和相机功能的产品的开发。目前，英特尔Realsense技术是唯一的深度摄像头解决方案测试和证明与南瓜i500工作。一些需要Pumpkin i500和Intel RealSense的应用是连接健身、家庭健康监测、家庭机器人和连接宠物应用的消费产品。在所有这些用例中，身体姿势、手势识别或手跟踪等项目都很重要。深度技术允许这些类型的应用超越简单的2D视觉和机器学习应用，通过实现3D机器学习算法的边缘。

南瓜I500和英特尔真塞深度相机D435

未来的物联网应用是由网络边缘的人工智能应用处理3D数据。今天，许多这样的应用程序只需要2D图像或视频就可以完成。随着利用ONNX (https://onnx.ai/）在3D超过2D时，它只是时间问题。没有深度感知，这些未来的新型号是不可能的。其他有趣的用例包括帮助执行社会疏远，面具戴,或不用的接口。