Informatique de périphérie
DÉFI : L'utilisation du traitement d'images basé sur le cloud peut augmenter la latence et le trafic réseau. Cela peut également poser des problèmes de confidentialité et de sécurité.
Solution :
Le traitement des données d'image à la source pour obtenir des informations exploitables à l'aide de l'informatique de périphérie. FLIR peut aider avec les caméras qui offrent :
• Une capture d'images fiable et détaillée dans des conditions difficiless
• Une compatibilité IEEE 1588 pour une synchronisation facile des caméras
• Une prise en charge complète du SDK pour les plateformes ARM et x64
Informatique de périphérie dans les systèmes intégrés avec caméras FLIR
Introduction rapide à l'informatique de périphérie
L'informatique de périphérie est un modèle de réseau où le traitement des données se produit à la périphérie du réseau, à proximité de la source de données. L'informatique de périphérie peut éliminer le besoin d'envoyer des données d'image à un serveur central ou à un service cloud pour traitement. Par exemple, l'informatique de périphérie utilisée pour la collecte des péages routiers permettrait au système de procéder à la reconnaissance de la plaque d'immatriculation sur un ordinateur monocarte de faible puissance situé à proximité de la caméra. Seuls les numéros de plaque d'immatriculation seraient transmis, pas des images complètes de véhicules ou de la route. Aujourd'hui, cela est possible avec des ordinateurs monocartes abordables et puissants. Le Spinnaker SDK de FLIR prend en charge le matériel X64 et ARM, ainsi que de nombreuses bibliothèques de vision tierces. Vous n'avez donc pas à vous soucier de la compatibilité. La prise en charge de plates-formes croisées facilite le développement d'applications sur un environnement de bureau familier, puis leur déploiement sur des systèmes intégrés.
Principaux avantages de l'informatique de périphérie
Le traitement des données d'image sur périphérie diminue la latence et l'instabilité du système en réduisant le nombre de commutateurs et d'hôtes entre la source et la destination des données. Chaque paquet de données de nœud de réseau parcouru augmente le délai entre l'acquisition d'image et l'action. L'informatique de périphérie réduit davantage la latence du système en éliminant les délais dus au temps nécessaire pour télécharger les données d'image. Pour améliorer la sécurité du système et limiter les problèmes de confidentialité, les nœuds de périphérie peuvent anonymiser les données envoyées au cloud pour une analyse plus approfondie.
Figure 1 : L'informatique de périphérie traite les données d'image à proximité de la source pour diminuer la latence du système
Figure 2 : le cloud computing génère un long chemin de signal pour les données d'image, ce qui augmente la latence du système
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| Le traitement de vos données à la source élimine le besoin de transmettre des images à un serveur central. Étant donné que seules les informations exploitables sont envoyées, la bande passante requise est bien moindre. |
| Réduire la latence | La réduction de la quantité de données envoyées à partir du périphérique accélère le système et minimise les délais entre la capture des images et l'arrivée des informations. |
| Améliorer la confidentialité et la sécurité | Les informations sensibles telles que les plaques d'immatriculation et les visages ne sont pas transmises au cloud. |
Quand utiliser l'informatique de périphérie ?
L'utilisation de réseaux informatiques décentralisés pour gérer le volume sans cesse croissant de données générées par l'Internet des objets est parfois appelée informatique en brouillard. Dans le modèle de l'informatique en brouillard, l'informatique en nuage n'est pas éliminée, mais son rôle dans le système change. Les nœuds périphériques sont utilisés pour les communications machine à machine à faible latence, tandis que le cloud est utilisé pour les analyses de données plus complexes, telles que celles couvrant une zone géographique étendue ou une échelle de temps plus longue.
Lors de la conception d'un système informatique de périphérie, une décision clé consiste à déterminer quelles données doivent être transmises au cloud pour une analyse ultérieure ou un stockage à long terme. Les informations requises sur des échelles de temps allant jusqu’à quelques secondes doivent être traitées et appliquées en périphérie, tandis que les analyses des données sur des échelles de temps plus longues peuvent être envoyées au cloud sans pénaliser le système.
| Application | Avantage |
| Systèmes de trafic intelligents | Faible consommation de bande passante, augmentation de la sécurité du système et réduction des risques de confidentialité |
| Automatisation industrielle | Latence et instabilité faible pour un débit plus élevé |
| Guidage de véhicule autonome | Minimisez la latence du système pour permettre une prise de décision rapide sur les véhicules à grande vitesse, tout en éliminant la dépendance à une connexion de données permanente |
Les caméras de vision artificielle FLIR prennent en charge l'informatique de périphérie
Les caméras FLIR rationalisent le développement d'applications de vision pour la périphérie. En associant les derniers capteurs CMOS à des algorithmes de contrôle automatique avancés permettant de corriger les couleurs et l'exposition, les caméras FLIR capturent de manière fiable des images détaillées dans des conditions d’éclairage difficiles.Les caméras Blackfly S de FLIR sont équipées de capteurs Sony Pregius. Leur rendement quantique élevé et leur faible bruit de lecture permettent à ces capteurs de capturer des images claires et silencieuses dans des conditions de faible luminosité. La large plage dynamique garantit que les détails seront capturés dans les zones ombragées et éclairées de scènes à contraste élevé.
Le puissant traitement d’image embarqué des caméras FLIR comprend l’interpolation des couleurs, la netteté et la correction gamma, ce qui réduit ainsi les besoins de traitement côté hôte. La prise en charge du protocole PTP IEEE 1588 facilite la synchronisation de la caméra GigE Blackfly S avec une base horaire commune avec d'autres périphériques compatibles IEEE-1588.
Compatibilité avec Spinnaker SDK
Avec la prise en charge des systèmes x64 et ARM, les caméras FLIR optimisées par le SDK Spinnaker peuvent être déployées sur une large gamme de matériel standard. La prise en charge multi-plateforme offre une expérience utilisateur homogène sur x64 Windows et Linux.
| ARM64 | X64 | |
| Windows 7/8/10 | Non | Oui |
| Ubuntu 14.01/16.04 | Oui | Oui |
| LinuxGUI | Non | Oui |
Plus de ressources utiles
Si vous souhaitez comparer les performances d'imagerie EMVA 1288 de nos caméras, veuillez consulter notre outil de comparaison de capteurs en ligne et la page de sélection de caméras.
Pour les définitions des termes de performance EMVA 1288, tels que l'efficacité quantique et la plage dynamique, consultez notre présentation EMVA 1288.