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想象一下，可以利用一个小型且便宜的设备查看停车场内有哪些停车位已经满了，还有哪些空余停车位；或者利用它发现交通堵塞，从而改变行进路线，避开堵塞，甚至可以用它查看公共场所的危险情况。据外媒报道，美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）电子和计算机工程系助理教授Brandon Lucia与手下的博士生Harsh Desai与意大利特伦托大学（University of Trento）的研究人员合作，设计了一款这样的设备，并以一种微小而勤劳的鸟的名字，将其命名为Camaroptera（拱翅莺）。
（图片来源：卡内基梅隆大学）
Camaroptera是一款没有电池的远程图像传感器，完全由太阳能电池板供电，即使在拥挤的城市环境中，仍然可以无线传输几公里以外的图像。该款传感器收集图像，并通过边缘计算进行处理，即由传感器设备自己进行数据分析，而不是花费大量的时间和精力将数据发送至遥远的云端服务器中进行处理。Camaroptera利用边缘计算，将机器学习应用到所收集的图像上。基于机器学习的结果，该款设备可以通过无线电发送有趣的图像，同时忽略无趣的数据，节省原本用于发送图像的能源。
Lucia表示：“Camaroptera的神奇之处在于其可以在很大的区域范围内独立运行，可以在偏远地区收集图像，然后在本地处理图像。在本地进行计算的好处之一就是可以避免使用无线电。从能源的角度看，使用无线电很昂贵。”
那么，该设备如何管理其能量呢？其中一些必须用于收集数据，一些用于计算，还有一些用于通过无线电发送数据。另外，该设备需要找时间闲置下来收集能量。那么，什么时候来完成这些任务呢？针对这一问题，Lucia和博士生Kiwan Maeng打造了一个新算法和新系统，以安排该能量收集装置使用时间和能量的方式。
该设备必须确保每个应用需求都及时得到满足，而且设备永远不会处于能量耗尽状态。例如，如果是阴天，该设备就很难收集太阳能，则没有足够的能量去完成平时的任务。该安排算法就可以对此进行修正，让其完成一个更简单的任务，而不是执行复杂且需要很多能量的任务。
Camaroptera等设备的另一个优点是，其比具有相同功能的传统设备更便宜。研究人员表示，该设备的制造、部署和维护成本都很低。
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