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(guò)學(xué)習(xí)人臉來(lái)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(guò)在本地設(shè)備上直接完成人臉識(shí)別,縮短識(shí)別過(guò)程。哪家公司有智慧社區(qū)解決方案?深圳附近哪里有AI邊緣網(wǎng)關(guān)
數(shù)字鄉(xiāng)村以農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)為焦點(diǎn),設(shè)計(jì)縣、鄉(xiāng)、村數(shù)字鄉(xiāng)村的三層部署架構(gòu),在村子里部署前端感知攝像頭,進(jìn)行信息的收集和指令的下發(fā),由鄉(xiāng)鎮(zhèn)分控中心一級(jí)進(jìn)行邊緣處理,較后歸集到縣域的總控中心云平臺(tái);村里用于鄉(xiāng)村治理和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的多功能攝像頭,一個(gè)攝像頭加載了多個(gè)人工智能算法,可以用于村里的治安管理,水務(wù)河流管理,垃圾排放管理,產(chǎn)業(yè)方面的農(nóng)作物種植,農(nóng)機(jī)調(diào)度管理;視頻會(huì)商用于遠(yuǎn)程的教育醫(yī)療,解決鄉(xiāng)村遠(yuǎn)距離不方便的問題;鄉(xiāng)鎮(zhèn)和縣域的兩級(jí)控制中心進(jìn)行分層管理和邊緣處理。鄭州AI邊緣網(wǎng)關(guān)功能哪家公司有智慧水利解決方案?
為工業(yè)AIoT選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)在將人工智能引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用時(shí),有幾個(gè)關(guān)鍵問題需要考慮。盡管與訓(xùn)練AI模型有關(guān)的大部分工作仍然在云中進(jìn)行,但較終企業(yè)還是需要在現(xiàn)場(chǎng)部署經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的推理模型。AIoT邊緣計(jì)算本質(zhì)上是在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行AI推理,而不是將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理和分析。為了有效運(yùn)行AI模型和算法,工業(yè)AIoT應(yīng)用需要可靠的邊緣硬件平臺(tái)。要為工業(yè)AIoT應(yīng)用選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)時(shí),請(qǐng)考慮以下因素:1.人工智能不同實(shí)施階段的處理要求;2.邊緣計(jì)算水平;3.開發(fā)工具;4.環(huán)境問題?!皩?duì)于關(guān)鍵任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用,必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)?!?/p>
如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)大多數(shù)IIoT數(shù)據(jù)未經(jīng)分析連接到互聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備近年來(lái)增長(zhǎng)迅速,預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到416億個(gè)終端。更令人難以置信的是每臺(tái)設(shè)備產(chǎn)生的驚人數(shù)據(jù)量。手動(dòng)分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息,可能需要花費(fèi)畢生的精力。在《哈佛商業(yè)評(píng)論》的一篇關(guān)于數(shù)據(jù)策略的文章中指出,在制定決策的過(guò)程中,組織的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)往往只有不到一半得到有效的利用,不到1%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被分析或應(yīng)用。IP攝像機(jī)每天生成的視頻數(shù)據(jù)將近1.6EB,其中只有10%得到分析。盡管有能力收集更多信息,但這些數(shù)字表明,數(shù)據(jù)分析存在驚人的差距??咳肆κ菬o(wú)法分析產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)的,這就是企業(yè)嘗試將AI和ML融入到IIoT應(yīng)用的原因。設(shè)想一下,只靠人工目視,在制造裝配線上,每周5天每天8小時(shí)手動(dòng)檢查高爾夫球上微小缺陷的應(yīng)用場(chǎng)景。即使有一大批檢查人員,每個(gè)人仍然會(huì)容易疲勞,犯人因錯(cuò)誤。同樣,人工目視檢查鐵路軌道緊固件,只能在列車停運(yùn)后的半夜進(jìn)行,不只耗時(shí),而且做起來(lái)很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設(shè)備,還會(huì)使工作人員面臨額外的風(fēng)險(xiǎn)。哪家公司有硬件產(chǎn)品定制化服務(wù)能力?
如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)——將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣?將AI轉(zhuǎn)移到IIoT邊緣IIoT系統(tǒng)的激增正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。例如,在大型煉油廠內(nèi),大量傳感器和設(shè)備每天都會(huì)生成1TB的原始數(shù)據(jù)。將所有這些原始數(shù)據(jù),發(fā)送回公共云或私有服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)或處理,需要相當(dāng)大的帶寬、可用性和功耗。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,不間斷向中心服務(wù)器發(fā)送大量數(shù)據(jù)是不可能的。即使企業(yè)擁有帶寬和足夠的基礎(chǔ)設(shè)施,部署和維護(hù)成本也非常高,數(shù)據(jù)傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關(guān)鍵任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)。為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲(chǔ)成本,并提高網(wǎng)絡(luò)可用性,IIoT應(yīng)用正將AI和ML功能部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣,以直接在現(xiàn)場(chǎng)啟用更強(qiáng)大的預(yù)處理功能。更具體地說(shuō),邊緣計(jì)算處理能力的進(jìn)步,使IIoT應(yīng)用能利用邊遠(yuǎn)位置的AI決策能力。哪家公司有大批量供貨能力?蘇州AI邊緣網(wǎng)關(guān)現(xiàn)貨
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智慧平安社區(qū)智慧社區(qū)解決方案以打造社區(qū)智慧平安為首要目標(biāo)面向的主要客戶為公安,政法委,街道,區(qū)市,將前端鋪設(shè)的IOT硬件,主要為人臉識(shí)別門禁,人卡,車卡攝像頭,次要為高空拋物,周界,地磁,煙感等智能硬件,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)采集到數(shù)據(jù)中臺(tái),通過(guò)分析數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)人、房、車、地、物、情各類數(shù)據(jù)有效感知,實(shí)現(xiàn)預(yù)警分析,研判的效果,以小程序,app,安防,物業(yè)平臺(tái)等不同的形式呈現(xiàn)給居民、物業(yè)、街道、公安、綜治辦等,形成多級(jí)聯(lián)動(dòng)機(jī)制。在滿足安防基礎(chǔ)建設(shè)后通過(guò)整合京東生態(tài)能力,將快遞,社區(qū)團(tuán)購(gòu),菜籃子,京東健康,垃圾分類等智慧相關(guān)產(chǎn)品植入社區(qū),提升社區(qū)整體智慧化運(yùn)轉(zhuǎn)水平。解決“社區(qū)治理”、“民生服務(wù)”,以此打造政體業(yè)務(wù)高效、環(huán)境安全、服務(wù)便捷、管理睿智、生活智能的社區(qū)新形態(tài),從而各面提升社區(qū)居民的生活品質(zhì)和安全感、幸福感。深圳附近哪里有AI邊緣網(wǎng)關(guān)
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