行業(yè)智能化升級(jí)，邊緣AI的典型應(yīng)用場(chǎng)景 智能家居 隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及，家庭生活將引入越來越多的智能應(yīng)用，如智能照明控制、智能電視、智能空調(diào)等。這些應(yīng)用需要在家中部署大量的傳感器和控制器。 為了保護(hù)家庭數(shù)據(jù)的私密性，數(shù)據(jù)處理可以使用邊緣AI，使得大部分計(jì)算資源被限制在家庭內(nèi)部網(wǎng)關(guān)，禁止敏感數(shù)據(jù)外流。 通過邊緣AI優(yōu)化室內(nèi)定位和家庭安防檢測(cè)，獲得比云計(jì)算更高的精度和更低的延遲。家庭娛樂也將從邊緣AI受益，無需將用戶偏好上傳到云端，系統(tǒng)可自行推薦個(gè)性化服務(wù)，讓用戶擁有更好的娛樂體驗(yàn)。哪家公司有自己算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)？福州哪里有AI邊緣網(wǎng)關(guān)

明廚亮灶監(jiān)管系統(tǒng) 方案需求： 當(dāng)前食品藥品監(jiān)管工作的主要需求體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： ①遠(yuǎn)程集中監(jiān)管的需求； ②后廚全流程視頻監(jiān)管的需求； ③視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、回放的需求，作為事件回溯手段； ④向公眾開放的需求，實(shí)現(xiàn)大部分人監(jiān)督的訴求； ⑤信息發(fā)布的需求； 方案描述： 明廚亮灶”監(jiān)管平臺(tái)通過賬號(hào)，在平臺(tái)上進(jìn)行注冊(cè)需要取流的攝像機(jī)，需要遠(yuǎn)程監(jiān)管時(shí)，監(jiān)管人員可以直接通過云平臺(tái)取流上墻進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)管，并通過AI算法能力實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各單位后廚全流程。對(duì)于需要中心存儲(chǔ)的視頻，可以通過中心存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行重要視頻的存儲(chǔ)，極大的節(jié)省了中心存儲(chǔ)。 另一方面，第三方平臺(tái)也是通過賬號(hào)，獲取取流地址，在微信、網(wǎng)頁上做集成開發(fā)，為社會(huì)公眾提供遠(yuǎn)程查看各個(gè)餐飲單位后廚實(shí)時(shí)操作視頻功能，真正實(shí)現(xiàn)后廚亮化。 餐飲企業(yè)管理人員也可以通過登錄微信端，查看自家店鋪后廚各個(gè)點(diǎn)位的視頻監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程店鋪管理。無錫AI邊緣網(wǎng)關(guān)歡迎選購(gòu)哪家公司有智慧城管解決方案？

行業(yè)智能化升級(jí)，邊緣AI的典型應(yīng)用場(chǎng)景 安防監(jiān)控 實(shí)時(shí)視頻分析也是邊緣AI較重要的應(yīng)用場(chǎng)景之一。人臉識(shí)別系統(tǒng)是監(jiān)控?cái)z像機(jī)的發(fā)展方向，它可以通過學(xué)習(xí)人臉來識(shí)別個(gè)體。 以前，視頻分析通常是在云中進(jìn)行的，存在數(shù)據(jù)消耗高、延遲大等問題。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，部分視頻分析工作可以轉(zhuǎn)移到邊緣節(jié)點(diǎn)。 邊緣AI可以加強(qiáng)相機(jī)終端的計(jì)算和處理能力，它所攜帶的人臉識(shí)別功能可以不再依賴于云服務(wù)器，節(jié)省了大量的帶寬資源和上傳時(shí)間。通過在本地設(shè)備上直接完成人臉識(shí)別，縮短識(shí)別過程。

產(chǎn)品亮點(diǎn)： 高性能AI邊緣計(jì)算硬件平臺(tái)，內(nèi)嵌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算加速硬件引擎 ? 視頻內(nèi)容邊緣計(jì)算，節(jié)省大量視頻傳輸帶寬成本消耗 ? 支持4路/8路/16路1080P視頻流的實(shí)時(shí)視頻內(nèi)容分析，秒級(jí)結(jié)果輸出 ? 嵌入式Linux系統(tǒng)低功耗、高穩(wěn)定性 ? 實(shí)時(shí)視頻分析畫面通過HDMI接口直觀呈現(xiàn) ? 多個(gè)USB3.0高速接口方便易用，支持大容量、高速文件存取 ? 支持告警推送API接口，便于快速系統(tǒng)集成 ? 體積緊湊，適應(yīng)多種安裝場(chǎng)景 ? 支持定制化場(chǎng)景訓(xùn)練模型，助力行業(yè)客戶應(yīng)用快速落地 ? 支持智能視頻分析安全預(yù)警平臺(tái)的接入與統(tǒng)一管理，進(jìn)行設(shè)備集群管理、消息推送、數(shù)據(jù)應(yīng)用、報(bào)警聯(lián)動(dòng)、算法模型在線升級(jí)等應(yīng)用，滿足客戶更高級(jí)的業(yè)務(wù)需求哪家公司有智慧監(jiān)所解決方案？

如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)——將 AI 轉(zhuǎn)移到 IIoT 邊緣？ 在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 基礎(chǔ)設(shè)施上使用人工智能 (AI) 的軟件應(yīng)用，被稱為“AIoT”。構(gòu)建 AIoT 應(yīng)用程序的 3 個(gè)階段包括 ：數(shù)據(jù)收集、訓(xùn)練和推理。 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和邊緣計(jì)算中的人工智能(AI)應(yīng)用，為現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)決策和更智能的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)帶來了機(jī)遇。 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）應(yīng)用正在產(chǎn)生比以往任何時(shí)候都多的數(shù)據(jù)。在很多工業(yè)應(yīng)用中，尤其是位于偏遠(yuǎn)地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，定期向中心服務(wù)器發(fā)送大量原始數(shù)據(jù)可能無法實(shí)現(xiàn)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲(chǔ)成本，同時(shí)提高網(wǎng)絡(luò)可用性，企業(yè)正在將人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 轉(zhuǎn)移到邊緣，以便在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)決策和行動(dòng)。 這些在物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施上部署 AI 功能的應(yīng)用，被稱為人工智能物聯(lián)網(wǎng) (AIoT)。盡管 AI 模型仍在云端進(jìn)行訓(xùn)練，但可以在邊緣計(jì)算機(jī)上部署經(jīng)過訓(xùn)練的 AI 模型，從而在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集和推理。那么，如何為工業(yè) AIoT 應(yīng)用選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)呢？哪家公司有智慧水利解決方案？定制AI邊緣網(wǎng)關(guān)聯(lián)系方式

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