近年来，大数据、云计算、5G智能技术的快速发展，给互联网产业带来了深刻的变革，也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增，而物联网等应用背景下的数据在地理上分散，并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。边缘计算对于许多物联网应用至关重要，因为它能够降低延迟和降低带宽使用。今天，小菲就带大家一起详细了解一下它！
　　
　　专业人士们都了解，使用基于云的图像处理可能会增加延迟和网络流量。并且它还会带来隐私和安全风险。当然，使用边缘计算，在数据源处将图像数据处理为可操作信息，就可以减轻这种风险。FLIR 可通过具备以下性能的相机提供相关帮助：
　　★ 在有挑战性的条件中提供可靠且详细的图像捕获；
　　★ 提供 IEEE1588 兼容性以轻松同步相机；
　　★ ARM 和 x64平台的。
　　

边缘计算

　　边缘计算是一种使计算机数据存储更接近需要的位置的分布式计算模式。也可以说是一种网络模型 ，其中数据处理发生于网络边缘、靠近数据源。有了边缘计算，便无需将图像数据发送到中央服务器或云服务以供处理。例如，对于用于道路通行收费的边缘计算，将支持系统对接近相机的低功耗单板计算机执行车牌识别，只传输车牌号而不是车辆或道路的整个图像。
　　目前，通过经济实惠且功能强大的单板计算机即可实现。FLIR Spinnaker SDK支持X64和ARM硬件，以及很多第三方视觉库，因此无需考虑兼容性。借助跨平台支持方式，用户可以轻松在熟悉的桌面环境中开发应用并将其部署到嵌入式系统。
　　
　　边缘计算通过减少数据源和目标之间的交换机和主机数量，在边缘处理图像数据时降低了系统延迟和抖动。数据包经过的每个网络节点都会增加图像采集和操作之间的延迟。边缘计算消除了上传图像数据耗时造成的延迟，从而降低了系统延迟。为增强系统的安全性和减轻隐私顾虑，边缘节点可以对发送到云数据进行匿名化处理以供进一步分析。
　　
　　
　　
　　
　　去中心化边缘计算网络用于处理由物联网生成的不断增加的数据量，有时也可称为雾计算。在雾计算模型中，不会消除云计算，但其在系统中的角色会发生变动。边缘节点用于计算机到计算机的低延迟通信，而云用于更复杂的数据分析，例如包括广泛的地理区域或更长的时间范围的数据分析。
　　在设计边缘计算系统时，关键的决定是将哪些数据传递到云端以供进一步分析或长期存储。在长达几秒的时间范围内所需的信息应在边缘处进行处理和操作，而对更长时间范围内数据的分析可以发送到云端，并且对系统没有延迟处罚。
　　
　　
　　FLIR机器视觉相机简化了用于边缘的视觉应用的开发。通过将最新的CMOS传感器与高级自动控制的算法进行配对以校正和曝光颜色，FLIR机器视觉相机在充满挑战性的光线条件下也能可靠地捕获详细图像。FLIR Blackfly S板级采用Sony Pregius传感器。它们凭借高量子效率和低读取噪声，使这些传感器可以在低光条件下捕获清晰、低噪声的图像。使用宽动态范围，确保在高对比度场景的阴影和明亮区域都能捕获细节。
　　
　　FLIR Blackfly S板级变体属于高性能机器视觉区域扫描相机，设计用于嵌入狭小空间。与许多其他板级相机不同，它具有丰富的功能组，适合最新的CMOS传感器，与箱式版本功能组相同。因其可靠的兼容性，随时可集成至主流SBC和SOM。Blackfly S板级型号采用嵌入式系统连接，具有丰富的功能，能够使OEM开发更小、更轻且成本更低的解决方案。
　　
　　FLIR机器视觉相机具有强大的板载图像处理功能，包括颜色内插、锐化和伽玛矫正，从而降低了主机端的处理要求。对IEEE 1588精确时间协议的支持可以通过其他启用IEEE 1588的设备轻松将GigE Blackfly S同步到常用的时间基准。
　　Spinnaker SDK拥有强大的兼容性，因为支持基于x64和ARM的系统，由Spinnaker SDK提供技术支持的FLIR机器视觉相机可以部署到大量现有的硬件。跨平台支持在x64 Windows和Linux上提供一致的用户体验。
　　
　　
　　FLIR Spinnaker SDK是FLIR为机器视觉开发人员构建的下一代GenICam3 API 库，它拥有被称为SpinView的直观GUI、丰富的代码示例及全面的文档，可助您更快速地创建应用程序。Spinnaker SDK支持FLIR USB3、10GigE和大多数GigE区域扫描相机。
　　
　　边缘计算将计算资源从中心化的数据中心和云转移到更接近设备的位置，FLIR机器视觉相机简化了用于边缘的视觉应用的开发，未来二者的发展均不可估量，让我们一起拭目以待吧~想要了解更多信息，点击“阅读原文”，让专业人士为你答疑解惑！