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物联网 (IoT) 是近年来不断发展的领域。随着部署的 IoT 设备数量不断增加，人们对在这些设备上加入机器学习的兴趣也与日俱增。低功耗微控制器提供了一个低成本的计算平台来部署智能 IoT 应用，但片上内存和计算能力极其有限。在这些应用中使用机器学习凸显了本地计算与将数据发送到云端等计算能力更强大的资源之间的权衡。本文通过人物分类和人物检测的计算机视觉任务探讨了这种权衡空间；人物分类涉及确定图像中是否存在人，而人物检测涉及为图像中的所有人提供边界框信息。本文使用现有模型执行这些任务，并根据延迟、能耗、内存和准确性等指标评估在本地运行模型和将数据发送到云端之间的权衡。所选模型在 nRF52840 SoC 上运行，这是一种低功耗 MCU 系统，支持 Thread 和 802.15.4 协议。我们的研究结果证实，在考虑能耗、内存、准确度和延迟的情况下，低能耗受限嵌入式系统中的本地计算对于人员分类是有意义的；但是，由于基本内存限制，这些平台与人员检测等更复杂的任务不兼容。
低功耗边缘设备的计算机视觉案例研究
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