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Detección eficiente de objetos en datos PIR mediante Syntiant NDP

Este recurso ha sido publicado por Syntiant

Este artículo destaca cómo el procesador neuronal de decisiones (NDP) de Syntiant mejora las capacidades de los sensores de infrarrojos pasivos (PIR) al permitir la detección de objetos mediante IA. Los sensores PIR tradicionales, utilizados habitualmente en la detección de movimiento, suelen tener problemas de precisión, lo que provoca falsas alarmas y omisiones en la detección. Al implementar redes neuronales profundas (DNN) avanzadas en el NDP de consumo ultrabajo de Syntiant, los sensores PIR pueden distinguir entre personas, animales y vehículos con mayor precisión. La arquitectura NDP permite que estos algoritmos de IA funcionen eficientemente con un consumo mínimo de energía, por lo que es ideal para la seguridad del hogar inteligente, la vigilancia y otras aplicaciones de IoT.

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Categorías relacionadas Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, Aceleradores de IA, Aprendizaje no supervisado, Aprendizaje por refuerzo, Detección de objetos, Ventas y marketing, Gestión de existencias, Optimización logística, Almacenamiento de energía, Analítica energética, Sistemas de gestión de la energía