Głębokie uczenie z wykorzystaniem sieci neuronowych jest potężnym narzędziem dla projektantów systemów, pozwalającym szybko zautomatyzować złożone procesy i automatycznie podejmować subiektywne decyzje. Zwykle systemy głębokiego uczenia wymagają osobnych kamer i systemów komputerowych. Często obrazy zarejestrowane do analizy muszą zostać przesłane do odpowiedniego systemu komputerowego lub chmury, w którym sieć neuronowa podejmuje decyzję opartą na wnioskowaniu. Często nie jest to idealne, ponieważ przesyłanie danych z kamer do serwera zwiększa opóźnienia i wprowadza ryzyko związane z niezawodnością i bezpieczeństwem.
Technologia FLIR Neuro eliminuje te zagrożenia i upraszcza infrastrukturę systemu, umożliwiając wdrożenie wyszkolonej sieci neuronowej bezpośrednio do kamery. Zmniejsza to koszty i złożoność systemu, umożliwiając podejmowanie decyzji bezpośrednio w kamerze, w wielu przypadkach bez specjalnego systemu komputerowego. Decyzje podejmowane na podstawie wnioskowania podejmowane w kamerze, zwane także „na krawędzi”, eliminują opóźnienia systemu i potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa. W przypadku kamery FLIR Firefly DL zarówno przechwytywanie obrazu, jak i decyzja wnioskowania są podejmowane za pomocą systemu o wymiarach 27 mm x 27 mm x 14,5 mm.