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來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-04-30

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河湖水面異物監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于多光譜遙感數(shù)據(jù),利用人工智能深度學(xué)習(xí)手段,實(shí)現(xiàn)河道水陸邊界線、水面垃圾、疑似污染源提取,并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水面狀況,當(dāng)監(jiān)測(cè)到水面出現(xiàn)漂浮物、垃圾等異常情況時(shí),主動(dòng)觸發(fā)預(yù)警,真正做到事前預(yù)警,事中常態(tài)檢測(cè),事后規(guī)范管理,減少人工監(jiān)控工作強(qiáng)度,達(dá)到河面無大面積漂浮物、河岸無垃圾、無違法排污口的城市管理目標(biāo)。水面異物智能識(shí)別預(yù)警,7*24小時(shí)不間斷監(jiān)測(cè)。AI邊緣網(wǎng)關(guān)加算法賦能河湖水面異物監(jiān)測(cè)智能化升級(jí)。南昌AI邊緣網(wǎng)關(guān)歡迎選購哪家公司有智慧消防解決方案?

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構(gòu)建AIoT應(yīng)用的3個(gè)階段一般來說,AIoT計(jì)算的處理要求與應(yīng)用需要的計(jì)算能力以及是否需要中心處理單元(CPU)或加速器有關(guān)。由于在構(gòu)建AI邊緣計(jì)算應(yīng)用的3個(gè)階段中,每個(gè)階段都使用不同的算法來執(zhí)行不同的任務(wù),因此每個(gè)階段都有自己的處理要求。1數(shù)據(jù)收集這一階段的目標(biāo)是獲取大量信息來訓(xùn)練AI模型。未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)本身幫助不大,因?yàn)樾畔⒖赡馨貜?fù)、錯(cuò)誤和異常值。在初始階段對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以識(shí)別模式、異常值和缺失的信息,允許用戶糾正錯(cuò)誤和偏差。根據(jù)收集數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度,用于數(shù)據(jù)收集的計(jì)算平臺(tái)通?;贏rmCortex或英特爾Atom/Core處理器。一般來說,輸入/輸出(I/O)和CPU的規(guī)格,而不是圖形處理單元(GPU),對(duì)于執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務(wù)更為重要。哪家公司有森林防火解決方案?

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構(gòu)建AIoT應(yīng)用的3個(gè)階段2訓(xùn)練AI模型需要在高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和資源匱乏的ML或DL算法上進(jìn)行訓(xùn)練,這些算法需要更強(qiáng)大的處理能力,例如強(qiáng)大的GPU,以支持并行計(jì)算來分析所收集的、經(jīng)預(yù)處理的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練AI模型涉及選擇ML模型,并根據(jù)所收集、經(jīng)預(yù)處理的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。在此過程中,需要評(píng)估和調(diào)整參數(shù)以確保準(zhǔn)確性。有很多訓(xùn)練模型和工具可供選擇,包括現(xiàn)成的DL設(shè)計(jì)框架,例如PyTorch、TensorFlow和Caffe。訓(xùn)練通常在指定的AI訓(xùn)練機(jī)或云計(jì)算服務(wù)上而不是在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行,例如亞馬遜的AWSDeepLearningAMIs、谷歌CloudAI或微軟AzureMachineLearning等。??贏I邊緣網(wǎng)關(guān)技術(shù)

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