Когнитивная сеть ЭМИИА с функцией
 машинного зрения (радиооптика) 
на распределенной аппаратно-сетевой
 платформе Панелей и контроллеров
 MONOCLE 




Модельный ряд Панелей доступных 
для предварительного заказа (B2C) 
(срок поставки: осень 2019 г.).
Сенсорные Панели форм-фактор
 выключателей электроламп, розеток
 и электроблоков.


[Окупаемость устройств от одного до двух лет]

https://3.bp.blogspot.com/-4y9mi_K2I8c/W-qU5acgT5I/AAAAAAAAGHk/MwEe6sAgstsEZxhiPcJe9Q5B9-IWD5rPQCLcBGAs/s640/p10.png

Взаимодействие с внутренним WEB сервером
 устройств посредством веб-браузера 
(локальная сеть - управление/мониторинг, 
интернет - мониторинг). Информация храниться
 и обрабатывается на базе устройств








1) Online (Cloud-Fog Computing/Networking). Облачная платформа/программно-аппаратная база: модуль #emonocle.

2) Online/Offline (Fog Computing/Networking). Центральное устройство (сенсорная панель) аппаратная архитектура ARM Cortex, периферийные устройства на программно-аппаратной платформе микроконтроллерного модуля #emonocle. В данном случае вычислительные операции, в том числе и обучение нейронной сети осуществляется в автономном режиме. Подключение к интернет требуется лишь для передачи информации в одностороннем режиме в случае аварийных ситуаций. Хранение информации и вычисления производится локально.

3) Offline (Fog Computing/Networking). Программно-аппаратная база: ARM Cortex/модуль #emonocle. Ручное управления посредством контактного сенсора Панели, устройство подключено к локальной сети без выхода в интернет, система детекции движения настраивается пользователем.


- Прошивка #emonocle для работы под управлением внешнего контроллера. В прошивке реализовано задание параметров работы через внешний контроллер UART.

- Прошивка #emonocle для Интернета вещей на основе скриптового языка Basic.



Цена действительна при предзаказе до 03.2019 



Программно-аппаратной базой Панелей служит микроконтроллерный модуль #emonocle (#emonocle TECHNOLOGY) собственной топологии, применяется для задач:
- Детекция движения людей, объектов и веществ сквозь бетонные стены и иные радиопрозрачные материалы;
- Вычисление координат динамических объектов посредством направленных разнесенных групп антенн MIMO Wi-Fi IEEE 802.11g (>20 dBm);
- Развертывание самоорганизующейся сетевой инфраструктуры GSM/Wi-Fi (Wireless Mesh Network) сетевой протокол Cjdns IPv6; 

В проекте реализован способ обучения автономной нейронной сети (Offline) по цифровым данным радиоволн основанного на SVG-маркерах контуров (Scalable Vector Graphics - язык разметки масштабируемой векторной графики) для задач радиооптики.

Технологии ЭМИИА позволяют существенно улучшить характеристики и в десятки раз снизить себестоимость конечных устройств в Интернете вещей. А также сократить вес нейронной сети посредством исключения обработки фото и видеоматериала, тем самым увеличить скорость работы с  данными и безопасность информации за счет функционирования системы в автономном Offline-режиме без интернет-соединения. Туманные/граничные вычисления и сети (Fog/Edge Computing/Wireless Mesh Network) на аппаратно-сетевой платформе Панелей и контроллеров позволяют исключить более чем на 80% зависимость от облачных вычислений.















PILiGRIM


PILiGRIM


PILiGRIM




2 Функции системы, дизайн устройств и сроки поставки могут быть изменены в одностороннем порядке по усмотрению разработчиков. В базовую комплектацию устройств не входит GSM модуль, микрофон, динамик и датчики CO/CO2. Система и ее элементы находиться в процессе оформления интеллектуальной собственности, полное описание на данный момент не доступно. На интернет-ресурсе представлены прототипы, предсерийные и крупносерийные образцы. Проект проходит закрытое альфа тестирование.