研究目的
通过基于深度学习的边缘计算提出一种节能通信方法来解决物联网摄像头的高功耗问题，仅传输感兴趣的图像以降低功耗。
研究成果
提出的CamThings系统显著降低了低关注度环境中的功耗并延长了电池寿命，最高可实现41%的节能效果和超过一个月的持续运行。该系统为能源受限的物联网摄像头提供了有效解决方案，在相同功耗预算下支持更频繁的图像采集。
研究不足
该方法在低兴趣比率（IR < 0.91）环境下效果最佳；高IR时性能可能下降。研究依赖特定硬件（如ARM Cortex-M微控制器），未必适用于所有物联网摄像头配置。图像分类的能耗会增加额外开销，仍有进一步优化空间。
1：实验设计与方法选择：
本研究设计了CamThings物联网摄像头，采用周期性开关调度及基于深度学习的图像分类能效通信方案，并建立了功耗模型以评估能效。
2：样本选择与数据来源：
使用8位量化的CIFAR-10数据集训练深度神经网络（DNN）。
3：实验设备与材料清单：
硬件包括nRF52840微控制器、TPS737电源管理芯片、STM32F765微控制器、OV7725图像传感器、树莓派3网关、以及用于测量的示波器和电流探头。
4：实验流程与操作步骤：
主MCU通过RTC定时唤醒，通过PMIC为子MCU供电；子MCU利用DNN进行图像采集与分类；仅将目标图像通过BLE通信传输至云端。
5：数据分析方法：
基于各操作环节的电流消耗与时间参数建立功耗测量方程并进行建模，分析平均功耗和设备使用寿命结果。
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STM32F765
STM32F765
STMicroelectronics
Used as the sub-MCU for image capture, initialization, and image recognition using deep neural networks.
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OV7725
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OmniVision
Image sensor used for capturing images in the IoT camera.
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nRF52840
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Nordic
Used as the main Micro Controller Unit (MCU) for wireless communication and control in the IoT camera system.
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TPS737
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Texas Instruments
Power Management IC (PMIC) used for on-off control and providing power to sub-MCU with very low standby power.
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Raspberry Pi 3
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Raspberry Pi Foundation
Used as a gateway for connecting to CamThings and transmitting images to the cloud.
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Oscilloscope
Used to measure current consumption and time required for operations in the experimental setup.
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Current Scope
Used to measure current consumption in the experimental setup.
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