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摘要 — 低分辨率红外 (IR) 传感器与机器学习 (ML) 相结合，可用于在室内空间实施隐私保护社交距离监控解决方案。然而，需要在物联网 (IoT) 边缘节点上执行这些应用程序，这使得能源消耗至关重要。在这项工作中，我们提出了一种节能的自适应推理解决方案，由一个简单的唤醒触发器和一个 8 位量化卷积神经网络 (CNN) 的级联组成，该解决方案仅用于难以分类的帧。在物联网微控制器上部署这种自适应系统，我们表明，在处理 8x8 低分辨率红外传感器的输出时，与基于静态 CNN 的方法相比，我们能够将能耗降低 37-57%，准确度下降不到 2%（83% 的平衡准确度）。索引术语 — 边缘计算、自适应推理、社交距离、能源效率、红外传感器
节能且注重隐私的社交距离......
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