在图像处理技术中的物联网应用
嵌入式物联网视觉系统的发展
在我们的在线研讨会上，您将了解如何克服物联网系统开发过程中的三大挑战。
了解如何实施经过优化的机器视觉架构，以便将机器学习模型从AWS云端部署到边缘设备，以便开发团队快速启动智能网络化机器视觉应用的原型开发。
观看物联网在线研讨会什么是物联网(IoT)？
在物联网(IoT)中，智能设备和机器通过互联网进行连接，这样就可以在智能工厂等环境中收集各个流程环节的数据，并利用人工智能等技术对流程进行控制和优化。芯片和相机可以成为数据收集的重要元素，再利用日益先进的技术，即可对所收集到的数据加以实时处理。
物联网的应用遍及各个领域，例如消费者设备、医疗、农业、智能家居、零售、工业4.0和工业物联网（简称IIoT）等解决方案。
为您的应用实现技术飞跃
现在，数量越来越多的芯片和相机为一系列的物联网和工业物联网应用提供了海量数据。自学能力和模块化的长期自主性在其中发挥着重要作用。
借助计算机视觉技术让物联网变得更智能、更高效、更灵活
关键在于快速有效地对收集的数据进行实时分析：即通过边缘计算和5G技术缩短延迟。随着工业人工智能(AI)和机器学习新算法的出现，行业向更高效的生产、新的商业模式和应用又迈出了一大步，这些议题也正成为人们关注的焦点。
AI不再仅存在于科幻小说中，而是成为互联世界和“工业4.0”中真实且重要的组成部分。借助现代边缘计算解决方案，数据分析步骤得以在收集数据的地方进行。同时，5G技术正在加快数据传输，减少延迟，同时加快实时数据交换。OPC UA是一款可实现机器之间通信的标准化通信协议。云端解决方案有助于在存储数据乃至在评估数据时提供各类应用和机器学习模型。
具备图像处理技术的物联网应用
智能工厂正在推行基于AI的“零缺陷生产”技术，并且使用“预防性维护”来进一步减少停机时间。在物流流程中，物联网解决方案也可以提高效率并缩短交货时间。新的家居应用正在通过网络互联来深度融入我们的私人生活。医疗领域的新型诊断技术正在不断增加，持续提升的自动化水平也可以帮助减少农业领域的资源耗用。
机器视觉技术与物联网
机器视觉技术对于未来物联网应用的重要性越来越高。然而，如今许多图像处理系统尚未达到未来物联网所需的标准。
物联网的未来
通过强大的边缘计算能力来减少数据量
通过新技术提高能源效率
通过深度学习/AI快速分析图像，借助5G技术降低延迟
通信标准：适用于计算机视觉的OPC UA
通过更具经济效益的数据交换技术来提高安全性
如今的物联网
带宽有限；“传统的”图像处理
对资源和能源要求高
高延迟
无通信标准
存在安全漏洞
适用于物联网解决方案的原型设计产品
您可以在这里找到我们的原型设计产品，并轻松地将计算机视觉技术集成到物联网应用中：
关于物联网和视觉技术的背景信息
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