以 TensorFlow Lite 为基石，在 Kuiper 上打造敏捷边缘计算应用

2023-09-29 23:37:18

随着物联网 (IoT) 的飞速发展，边缘计算已成为提高物联网解决方案响应能力、效率和安全性的关键因素。通过将处理和分析从云端转移到边缘设备，我们可以缩短延迟、降低带宽消耗，并增强对本地设备的控制。

而 EMQ X Kuiper 和 TensorFlow Lite 的强强联合，为边缘计算领域带来了无限可能。Kuiper 是一款轻量级的边缘数据分析和流软件，可在资源受限的物联网设备上运行，而 TensorFlow Lite 则是一个工具集，帮助开发者在移动、嵌入式和物联网设备上部署 TensorFlow 模型，实现低延迟、低功耗的设备端机器学习预测。

本文将深入探讨如何在 Kuiper 中利用 TensorFlow Lite 赋能边缘计算应用，揭示这一强大组合如何变革物联网世界的格局。

Kuiper：边缘计算的先驱

EMQ X Kuiper 是一款开源的流处理引擎，专为物联网边缘设备而设计。它提供了实时数据分析、事件处理和规则引擎功能，可让开发者轻松构建复杂且高效的边缘计算应用。

得益于其轻量级和可扩展性，Kuiper 可以在各种资源受限的设备上运行，包括微控制器、网关和工业 PC。此外，它还支持多种数据源和协议，使之成为边缘计算生态系统中一个灵活且通用的解决方案。

TensorFlow Lite：赋能边缘设备的机器学习

TensorFlow Lite 是一组工具，使开发者能够在移动、嵌入式和物联网设备上部署和运行 TensorFlow 模型。它针对这些设备的独特约束进行了优化，提供了低延迟、低功耗和小型二进制容量的机器学习预测。

TensorFlow Lite 支持广泛的机器学习模型，包括图像分类、对象检测、自然语言处理和时间序列预测。这使其成为边缘设备上各种应用的理想选择，例如：

实时图像识别
预测性维护
异常检测
智能家居自动化

将 TensorFlow Lite 集成到 Kuiper 中

将 TensorFlow Lite 集成到 Kuiper 中是一个相对简单的过程。Kuiper 提供了一个名为 "tensorflow" 的扩展，允许开发者在流处理规则中使用 TensorFlow Lite 模型。

要使用该扩展，开发者需要首先安装 TensorFlow Lite 库并将其添加到 Kuiper 的 classpath 中。然后，他们可以在流处理规则中使用 "tensorflow" 函数来加载和执行 TensorFlow Lite 模型。

DEFINE STREAM temperature_stream (
  id STRING,
  value FLOAT
);

DEFINE STREAM anomaly_stream (
  id STRING,
  value FLOAT,
  anomaly BOOLEAN
);

FROM temperature_stream
SELECT
  id,
  value,
  tensorflow(model, [value]) AS anomaly
INTO anomaly_stream;

在这个示例中，流处理规则从 "temperature_stream" 中获取温度数据，并使用 "tensorflow" 函数对数据进行异常检测。该函数加载了一个预先训练的 TensorFlow Lite 模型并将其应用于输入数据，产生一个布尔值，指示该数据是否异常。

案例：边缘设备上的实时图像识别

为了展示 TensorFlow Lite 与 Kuiper 集成的强大功能，让我们考虑一个使用边缘设备进行实时图像识别的案例。

在这个案例中，我们将使用树莓派作为边缘设备，在上面运行 Kuiper 和 TensorFlow Lite。树莓派将配备一个摄像头，用于捕获图像。

Kuiper 流处理规则将从摄像头流中获取图像，并使用 TensorFlow Lite 模型对图像进行分类。该模型可以识别各种对象，例如人、动物和物体。

DEFINE STREAM image_stream (
  id STRING,
  image BYTES
);

DEFINE STREAM classified_image_stream (
  id STRING,
  label STRING,
  confidence FLOAT
);

FROM image_stream
SELECT
  id,
  tensorflow(model, [image]) AS classified_image
INTO classified_image_stream;