我們讓 IoT 應用具備視覺能力
在物聯網中,智慧裝置和機器透過 Internet 互相連線。在流程中的不同各點,例如在智慧工廠內,可以收集資料,也可以透過如人工智慧之類的工具來進行流程控制與最佳化。感測器和相機可以是重要的資料收集來源,且資料可透過日漸成熟的技術進行即時處理。
我們的相機可以用做物聯網解決方案中的智慧物聯網元件和產品,提高您應用的價值。IoT 應用帶來許多領域的解決方案,例如消費者裝置、醫療、農企業、智慧家庭、零售業、工業 4.0 與工業物聯網 (IIoT)。
適用於你應用的技術大躍進:
透過電腦視覺,物聯網變得更聰明、更有效率也更具彈性。
日益增加的感測器與相機,現今提供大量資料給多種物聯網與工業物聯網應用使用。自我學習能力與模組化的長期自主性,發揮重要的作用。為達此目標,不久的未來以即時快速有效分析收集來的資料為重點,以邊緣運算和 5G 技術來降低延遲。工業 AI 和新機器學習 (ML) 演算法,讓更有效率的製造向前大步邁進,帶來新的商業模式與應用。AI 不再是科幻小說的內容,而是聯網世界與「工業 4.0」中的真實且重要的一環。當代的邊緣運算解決方案,可直接在資料收集點進行資料分析。同時,5G 技術加速資料傳輸,降低延遲,並加快即時資料交換。有了 OPC UA,一種機器間統一的通訊協定也登上舞台。雲端解決方案在儲存、甚至於評估資料時,能夠有助於應用甚至機器學習模型。
這些發展帶來多方面的結果
在智慧工廠中,基於 AI 的「零缺陷生產」正在向前推進,且可預測的維護也在進一步減少停機時間。物流過程中的物聯網解決方案,也提高效率,減少遞送時間。新的家用應用進一步將我們的私人生活以網路相連。醫療技術中的診斷可能性正在增加,農工業也同時可利用更高度的自動化,以減少資源的使用。
未來的物聯網與電腦視覺
透過高效率邊緣運算,減少資料量
以新科技達到能源效率
透過深度學習/AI 進行快速影像評估,5G 帶來的低延遲
通訊標準:適用於電腦視覺的 OPC UA
透過更經濟的資料交換強化資安
物聯網應用中目前的電腦視覺使用狀況
有限頻寬:「傳統」影像處理
高資源與耗能需求
高延遲
缺少通訊標準
資安漏洞
物聯網與視覺技術的背景資訊
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我們適用於物聯網解決方案的原型製作產品
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