计算机视觉、传感器和边缘人工智能

将 AI 用于跨产品、资产和物理操作的图像、视频和传感器流。

图像·计算机视觉、传感器和边缘 AI

概述

计算机视觉和边缘 AI 系统解释接近操作环境的图像、视频和传感器信号，其中硬件多样性、延迟、照明、连接性和用户环境会影响性能。

Matchpoint 接近 AI 作为一种运营能力，具有负责任的所有者、明确的决策门、可衡量的验收标准、记录的架构以及从发现到生产的实用路径。

计算机视觉和传感器产品在物理可变性内运行。相机位置、照明、运动、遮挡、环境、设备硬件、连接性、用户特征和罕见事件都可能改变性能。我们围绕这个部署矩阵设计发布标准。

这项工作涵盖传感和设备架构、数据捕获、注释、模型和特征策略、边缘与云放置、产品交互、隐私、推理约束和更新设计。具有代表性的数据计划可以防止原型仅在方便的条件下进行评估。

评估衡量整个发布矩阵的任务绩效，包括弱信号和故障情况。边缘部署增加了针对延迟、内存、计算、电池、连接丢失、设备变化、模型更新和本地恢复的测试，并围绕操作环境的限制设计了监控。

战略与执行

我们如何提供计算机视觉、传感器和边缘 AI

问题，已解答

性能可能会因照明、相机位置、设备硬件、环境、用户组、运动、遮挡和罕见事件而发生变化，因此测试矩阵必须代表部署条件。

当延迟、连接性、隐私、带宽或弹性需要本地处理并且设备可以支持模型和更新生命周期时，边缘推理非常有用。

有关的

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