Edge AI · CNN · machine learning
Îi învățăm pe senzorii mici să vadă dincolo de fișa lor tehnică.
Majoritatea senzorilor vă dau un verdict gata făcut — iar verdictul greșește exact în cazurile grele. Noi coborâm un nivel mai jos: citim semnalul brut și antrenăm o rețea neuronală compactă care rulează chiar pe dispozitiv.
Citim semnalul brut, nu decizia gata luată de senzor.
Construim un set de date etichetat pe banc și în teren, inclusiv cazurile grele.
Antrenăm o rețea CNN compactă pe hărți ale semnalului în timp.
Cuantizăm la INT8 — modele de câțiva kilobytes care încap lângă firmware.
Verificăm pe dispozitivul real, cu rezultate măsurate în condiții reale.
PresiuneUși și geamuri din pulsuri infime de presiune
Deschideri oriunde într-o clădire, un senzor pe etaj — acum un produs: BaroAware.
PiroelectricOm vs. animal vs. calorifer
Semnale PIR brute, clasificate pentru mai puține alarme false.
Time-of-flightPrezență din coerența semnalului
O rețea de 4 KB pe dispozitiv, acolo unde distanța singură nu mai ajunge.
Radar 60 GHzRespirație și prezență
Date radar brute pentru detecția nemișcării și a absenței.
UWBPoziționare în hale cu mult metal
Deosebim vizibilitatea directă de reflexii, pentru o urmărire stabilă în interior.