Aiot Edge Compling.

边缘计算的收敛性IOT.和人工智能系统。代替在强大的中央计算机服务器上的云中处理的数据，其中一些数据次谐波和算法在多个设备上运行，例如现在具有增加的处理器电源的摄像机。这些强大的设备分析了较少量的数据，但在许多机器上。

这种网络架构的一些好处包括由于减少延迟而提高速度，改善数据隐私，以及由于使用更少的云资源而显著降低云服务成本。

在Covid期间，由于需要检查，屏幕并验证对解决病毒传播的工作场所程序的遵守工作场所的使用情况和申请，在使用情况和应用中存在显着的摄取。随着公司和设施所希望安全地重新打开，他们正在转向像艾略特这样的新技术来帮助他们。

当人们进入办公楼、机场、学校等场所时，需要进行大量的温度测量和视频图像拍摄，因此很难将所有这些数据转移到云端进行处理。正如上面提到的，从数据隐私和延迟问题的角度来看，它不仅成本高，而且不切实际。使用最新的边缘计算平台，如OLogic与ON Semiconductor合作开发的i500 Pumpkin，可以更有效地在边缘处理这些图像和数据。

OLogic i500南瓜

这些新的边缘计算机产品具有优越的处理能力和高清计算机视觉摄像头功能，使它们成为在边缘快速和私下处理数据的理想选择。

安ON Semiconductor是先进成像解决方案的领导者，结合创新像素技术，生产广泛的高分辨率滚动快门和全球快门图像传感器。传感器在微光和明亮的场景中都能产生清晰、低噪声的图像。此外，对全局快门像素结构进行了优化，以准确和快速地捕捉移动场景。

这一点很重要，因为人工智能和机器学习算法需要准确的数据来执行计算，从而提高系统生成的测试或警报的准确性。

基于高级的视频访问控制是一个这样的用例，它在进入设施时搜索了保护其人员和客户的方法，从而获得牵引力。在边缘设备上运行的AI算法使用高清摄像头图像来检查人们是否符合组织佩戴Facemask的策略，因为它们进入设施时。随着人们接近大门进入建筑物，员工可以通过相机快速扫描员工。通过在边缘运行计算机软件算法的本地计算处理器，可以生成警报，并且将通知该人员在进入设施之前必须佩戴掩码。这些相同的边缘设备可以测量人的温度，检查个人是否可能具有发烧的早期迹象，病毒的第一指标之一。Covid-19显然突出了病毒如何传播的问题，并提高了人们对健康工作和学校环境的认识。即使Covid不太风险或问题，这也不太可能改变。人员和组织现在非常了解这些封闭环境中其他人所带来的风险，并确保为员工提供安全的工作场所。

功能描述:2.3 Mp CMOS图像传感器

随着视频图像继续增加分辨率和低光力功能以及边缘的功率增加的处理器，我们将看到更多的新用例来市场。特别是随着计算机功率越来越多地移动到网络的边缘，通过连接的设备和互联网（物联网）的持续扩展。

Ologic首席执行官Ted Larson表示:“在使用Pumpkin i500 EVK时，Ologic很高兴能与ON Semiconductor合作，这是一款单板机，有助于将新兴的AIoT用例带入生活，并启动需要显示和摄像头功能的产品的开发。”

技术对OLogic:

OLogic是一支充满热情和创新精神的设计师和工程师团队。OLogic在电子设计、嵌入式软件、机械和工业设计以及制造解决方案的低成本设计等领域拥有专业知识，满足客户的需求。