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神经处理/运算为边缘带来实时决策
 

【作者: 恩智浦半導體】2020年12月24日 星期四

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文/提供


前言:



机器学习(Machine learning;ML)技术为家庭、零售、工厂和城市带来智慧,机器学习在不同环境下检测模式、侦测异常并启动回应。


边缘是部署机器学习应用程式的理想选择。与云端处理不同,边缘处理是即时完成的,更接近使用者,提供洞察和本地化决策允许更无缝、同步、高效的用户体验。


神经网路模型效率的提高和高速神经网路加速器的出现,正在帮助机器学习向边缘转移。一个可能性的好例示为恩智浦i.MX 8M Plus,为EdgeVerse产品组合的新生力军。它提供专用机器学习硬体━神经处理单元(NPU),即使在最复杂的神经网路模型中也可以执行推断。开发人员可以将机器学习推理功能从 NPU中登出,从而允许高性能Cortex-A和Cortex-M内核、DSP和GPU执行其他系统级或使用者应用任务。



图一 : 神经网路模型效率的提高和高速神经网路加速器的出现,正在帮助机器学习向边缘转移。(source:elnfochips)
图一 : 神经网路模型效率的提高和高速神经网路加速器的出现,正在帮助机器学习向边缘转移。(source:elnfochips)

NPU与i.MX 8M Plus的双图像信号处理器(image signal processors;ISP) 和GPU相结合,可实现即时图像处理应用,如监控、智慧零售应用、机器人视觉和居家健康监视器。


对於已经在工业、汽车和医疗领域使用i.MX处理器的工程师来说,使用i.MX 8M Plus处理器(或其他i.MX处理器)在边缘应用中采用机器学习是很自然的一步。在恩智浦eIQ机器学习开发环境的支援下,工程师可以在CPU、GPU或NPU上运行机器学习模型之间无缝切换。


会在哪里发现i.MX 8M Plus

i.MX 8M Plus在边缘进行机器学习,可实现语音、脸部、扬声器和手势识别、物体检测与分类、增强现实(augmented reality)、环境感测器和异常检测控制。


嵌入式系统中的机器学习和视觉为人机无缝交互开辟了新的可能性。通过边缘执行机器学习演算法,系统可以分析人们的行为,并检测脸部细节,以估计人的性别、年龄、甚至情绪。将机器学习数据资料在边缘进行处理可保护隐私、消除云依赖性,并提供即时回应时间。



图二 : 嵌入式系统中的机器学习和视觉为人机无缝交互开辟了新的可能性。
图二 : 嵌入式系统中的机器学习和视觉为人机无缝交互开辟了新的可能性。

i.MX 8M Plus可实现公共安全、工业机器视觉、机器人、手势和情感检测方面的人和物体识别。当我们能使用手势从自动售货机中免触式选择所要的物品,这一功能的实现在当前COVID-19环境中将变得至关重要。


在医疗市场,基於边缘的机器学习模组允许自动化、远端测试和监控,具有快速决策和高可靠性。医疗专业人员可以通过监测呼吸和运动模式等数据,在需要时提供即时?明。


工厂自动化的驱动性不断增强,整合更多基於视觉的系统是重要发展趋势,i.MX 8M Plus 可满足这一需求。在这些环境中,机器学习叁与了检查检测、分析和处理边缘数据。i.MX 8M Plus双摄影输入可检查产品的多个角度,机器学习加速器可以经过训练,以检测出劣品。它也足以辨识操作者的手势,也能操作与确定安全叁数。


边缘机器学习的未来

安全地处理在边缘捕获的大量数据并消除云延迟的需求,正在推动从云端处理导向在边缘进行机器学习的运用。


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