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毫米波傳感器助力實(shí)現(xiàn)邊緣智能

發(fā)布時(shí)間:2019-04-23 責(zé)任編輯:xueqi

【導(dǎo)讀】隨著連接到云的傳感器數(shù)量日益增加,對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬、遠(yuǎn)程存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)要求也迅速提高。邊緣處的智能處理可以減少發(fā)送到中央服務(wù)器的數(shù)據(jù)量,增加傳感器本身的決策量。
 
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)推動(dòng)建筑和家庭系統(tǒng)中更多設(shè)備和傳感器連接網(wǎng)絡(luò):根據(jù)Gartner統(tǒng)計(jì),在2017年物聯(lián)網(wǎng)覆蓋的設(shè)備數(shù)量已達(dá)80億。
 
但隨著連接到云的傳感器數(shù)量日益增加,對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬、遠(yuǎn)程存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)要求也迅速提高。邊緣處的智能處理可以減少發(fā)送到中央服務(wù)器的數(shù)據(jù)量,增加傳感器本身的決策量。這可以在提升系統(tǒng)可靠性的同時(shí),減少?zèng)Q策延遲和網(wǎng)絡(luò)成本;如果服務(wù)器關(guān)閉,您最不愿意看到的就是傳感器無(wú)法檢測(cè)物體和做出決策!
 
邊緣智能和連接
 
毫米波(mmWave)傳感器以兩種方式實(shí)現(xiàn)邊緣智能。首先,毫米波可提供距離、速度和角度等獨(dú)特的數(shù)據(jù)信息,同時(shí)具有反射不同目標(biāo)的能力,這使傳感器能夠檢測(cè)探測(cè)范圍內(nèi)不同物體的特定特征。例如,速度數(shù)據(jù)可使傳感器看到微多普勒效應(yīng) - 來(lái)自微小運(yùn)動(dòng)的調(diào)制效應(yīng) - 其包含目標(biāo)對(duì)象的典型特征,例如自行車車輪的旋轉(zhuǎn)輻條,行走的人搖擺的手臂,或者動(dòng)物奔跑的四肢。系統(tǒng)可以使用該數(shù)據(jù)來(lái)分類和識(shí)別傳感器視場(chǎng)角中的對(duì)象類型。
 
減少錯(cuò)誤檢測(cè)
 
其次,毫米波傳感器通過(guò)片上處理實(shí)現(xiàn)邊緣智能。包含微控制器和數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的傳感器能夠執(zhí)行初級(jí)雷達(dá)處理,以及特征檢測(cè)和分類。
 
圖1顯示了安全應(yīng)用中50米室外入侵探測(cè)器使用片上智能的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。入侵探測(cè)器用于確定人員是否已進(jìn)入受保護(hù)區(qū)域,例如貨運(yùn)場(chǎng)、停車場(chǎng)或后院。一些依賴光學(xué)或紅外傳感的傳感器可能會(huì)檢測(cè)到附近樹木和灌木的錯(cuò)誤運(yùn)動(dòng)。而毫米波傳感器使用處理和算法來(lái)濾除和防止錯(cuò)誤檢測(cè),僅在人體運(yùn)動(dòng)時(shí)觸發(fā)探測(cè)器。安全攝像頭和可視門鈴可以通過(guò)連接網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器處理圖像,執(zhí)行相同的錯(cuò)誤檢測(cè)過(guò)濾。這些基于服務(wù)器的系統(tǒng)所提供的功能通常需要用戶付費(fèi),而毫米波技術(shù)可實(shí)現(xiàn)在傳感器本身進(jìn)行決策無(wú)需聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器。
 
圖1:用于長(zhǎng)距離室外入侵探測(cè)器的片上過(guò)濾示例
 
圖2顯示了使用毫米波技術(shù)的入侵檢測(cè);毫米波傳感器分析場(chǎng)景中對(duì)象的速度,過(guò)濾掉移動(dòng)背景中的運(yùn)動(dòng),僅跟蹤人物。 
 
圖2:來(lái)自室外入侵應(yīng)用的動(dòng)畫點(diǎn)云。黑點(diǎn)表示移動(dòng)的對(duì)象,包括人、樹木、灌木。該算法將人顯示為綠色,同時(shí)過(guò)濾掉其他移動(dòng)對(duì)象
 
圖3顯示了行走的人和擺頭風(fēng)扇的微多普勒特征的差異。一旦識(shí)別出分離兩個(gè)對(duì)象的正確特征,分類器就會(huì)在設(shè)備上實(shí)時(shí)進(jìn)行區(qū)分。
 
圖3:兩張圖顯示了行走的人和擺頭風(fēng)扇隨時(shí)間推移的微多普勒信息
 
圖4顯示了片上處理如何使毫米波傳感器根據(jù)其特征實(shí)時(shí)識(shí)別和分類目標(biāo)。這些特征或是基于尺寸、反射率、微多普勒效應(yīng)或是其他特征,并且可以幫助識(shí)別典型的行為以辨別不同的移動(dòng)對(duì)象。例如,分類功能可用于在室內(nèi)或室外安全應(yīng)用中識(shí)別人和動(dòng)物,在家庭自動(dòng)化系統(tǒng)中區(qū)分兒童和成人,或確定人在限制區(qū)域內(nèi)是跑步還是行走。
 
圖4:使用毫米波傳感器執(zhí)行分類的示例:中間圖上所有移動(dòng)目標(biāo)都分配了一個(gè)軌道,彩色區(qū)域表示人
 
邊緣處理和智能可以成為強(qiáng)大的工具,有助于提高物聯(lián)網(wǎng)傳感器、網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和穩(wěn)健性。具有集成處理功能的毫米波傳感器,能夠在邊緣實(shí)現(xiàn)智能,通過(guò)對(duì)對(duì)象進(jìn)行過(guò)濾和分類,更智能地識(shí)別場(chǎng)景中發(fā)生的事情并實(shí)時(shí)做出決策,從而解決錯(cuò)誤檢測(cè)問(wèn)題。
 
來(lái)源:EETOP TI社區(qū)
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