经过毫米波传感器在边际进行智能处理可以削减发送到中心服务器的数据量，添加传感器自身的决议计划量。
但随着衔接到云的传感器数量日益添加，对网络带宽、长途存储和数据处理的体系要求也敏捷进步。边际处的智能处理可以削减发送到中心服务器的数据量，添加传感器自身的决议计划量。这可以在进步体系可靠性的一起，削减决议计划推迟和网络本钱；假如服务器封闭，您最不乐意看到的便是传感器无法检测物体和做出决议计划！
边际智能和衔接
毫米波（mmWave）传感器以两种方法完成边际智能。首要，毫米波可供给间隔、速度和视点等共同的数据信息，一起具有反射不同方针的才能，这使传感器可以检测勘探范围内不同物体的特定特征。例如，速度数据可使传感器看到微多普勒效应 – 来自细小运动的调制效应 – 其包含方针方针的典型特征，例如自行车车轮的旋转辐条，行走的人摇晃的手臂，或许动物奔驰的四肢。体系可以运用该数据来分类和辨认传感器视场角中的方针类型。
削减过错检测
其次，毫米波传感器经过片上处理完成边际智能。包含微控制器和数字信号处理器（DSP）的传感器可以履行初级雷达处理，以及特征检测和分类。
图1显现了安全运用中50米室外侵略勘探器运用片上智能的一项试验成果。侵略勘探器用于确认人员是否已进入受维护区域，例如货运场、停车场或后院。一些依靠光学或红外传感的传感器可能会检测到邻近树木和灌木的过错运动。而毫米波传感器运用处理和算法来滤除和避免过错检测，仅在人体运动时触发勘探器。安全摄像头和可视门铃可以经过衔接网络服务器处理图画，履行相同的过错检测过滤。这些依据服务器的体系所供给的功用一般需求用户付费，而毫米波技能可完成在传感器自身进行决议计划无需联网服务器。
图 1：用于长间隔室外侵略勘探器的片上过滤示例
图2显现了运用毫米波技能的侵略检测；毫米波传感器剖析场景中方针的速度，过滤掉移动布景中的运动，仅盯梢人物。
图 2：来自室外侵略运用的动画点云。黑点表明移动的方针，包含人、树木、灌木。该算法将人显现为绿色，一起过滤掉其他移动方针
图3显现了行走的人和摆头电扇的微多普勒特征的差异。一旦辨认出别离两个方针的正确特征，分类器就会在设备上实时进行区别。
图 3：两张图显现了行走的人和摆头电扇随时间推移的微多普勒信息
图4显现了片上处理怎么使毫米波传感器依据其特征实时辨认和分类方针。这些特征或是依据尺度、反射率、微多普勒效应或是其他特征，而且可以协助辨认典型的行为以区别不同的移动方针。例如，分类功用可用于在室内或室外安全运用中辨认人和动物，在家庭自动化体系中区别儿童和成人，或确认人在约束区域内是跑步仍是行走。
图 4：运用毫米波传感器履行分类的示例：中心图上一切移动方针都分配了一个轨迹，五颜六色区域表明人
边际处理和智能可以成为强壮的东西，有助于进步物联网传感器、网络的质量和稳健性。具有集成处理功用的毫米波传感器，可以在边际完成智能，经过对方针进行过滤和分类，更智能地辨认场景中产生的工作并实时做出决议计划，然后处理过错检测问题。
– Keegan Garcia是TI的营销司理，担任推动毫米波传感器在智能基础设施和工厂中完成新运用。他具有TI多核DSP处理器的硬件运用经历，曾对DDR3、SerDes和PLL等高速接口供给支撑。
来历：EEFOCUS
