如何選擇合適的邊緣計算機 大多數 IIoT 數據未經分析 連接到互聯網的工業設備近年來增長迅速,預計到 2025 年將達到 416 億個終端。更令人難以置信的是每臺設備產生的驚人數據量。手動分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息,可能需要花費畢生的精力。在《哈佛商業評論》的一篇關于數據策略的文章中指出,在制定決策的過程中,組織的結構化數據往往只有不到一半得到有效的利用,不到 1% 的非結構化數據被分析或應用。 IP 攝像機每天生成的視頻數據將近 1.6 EB,其中只有 10% 得到分析。盡管有能力收集更多信息,但這些數字表明,數據分析存在驚人的差距。靠人力是無法分析產生的所有數據的,這就是企業嘗試將 AI 和 ML 融入到 IIoT 應用的原因。 設想一下,只靠人工目視,在制造裝配線上,每周 5 天每天 8 小時手動檢查高爾夫球上微小缺陷的應用場景。即使有一大批檢查人員,每個人仍然會容易疲勞,犯人因錯誤。同樣,人工目視檢查鐵路軌道緊固件,只能在列車停運后的半夜進行,不只耗 時,而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設備,還會使工作人員面臨額外的風險。哪家公司有智慧交通卡口解決方案?南京AI邊緣網關批量定制
城市道路交通智慧管理系統 以精確認知為導向交通大腦助力智慧新交管;城市道路交通智慧管理系統是一個感知、認知、賦能交通綜合治理的系統。以“充分利舊已有資源、盤活全量數據、構建認知平臺、賦能交通治理”為目標,通過對“人-車-路-場”相關數據的融合分析,精確認知道路承載能力、車輛出行需求與狀態、車輛行駛與駐停規律,實現道路交通態勢精確研判、交通問題診斷和治理、交通運行分析與評價等功能,同時從城市交通結構問題角度賦能各業務部門(規劃、市政、住建、應急等)。在以城市邊界出入口、可計算路網、虛擬停車場構成的封閉計算空間中,個體化認知每一輛車的行駛與駐停等動靜態特征,進而在數字孿生環境下,掌握每一路口、路段、停車場、區域的宏微觀交通狀態,并以此形成人、車、路高度協同的一體化道路交通管理的新模式。重慶AI邊緣網關哪里買哪家公司有管道管線解決方案?
智慧消防通道 消防通道是火災發生時供消防車通行的道路,國家法律和消防技術標準對消防車通道的設置和管理有明確要求。但由于**法律和安全意識不強、有關單位管理不到位等原因,各地堵塞消防車通道的現象屢禁不止,因此影響火災救援甚至造成人員傷亡的情況時有發生。 1)人工智能模式: 采用較新的深度學習算法模型,利用視頻數據本身作為算法模型的訓練數據集,進行人工智能實時在線智能監控,準確性高,實時性更好,將重復的體力勞動交由機器去識別分析,解放勞動力,推動信息化的發展,有效的解決視頻監控的利用率問題。
將 AI 與 IIoT 相結合 在前面討論的每個工業應用 中,“AIoT”都可以提供降低勞動力成本、減少人為錯誤和優化預防性維護的能力。AIoT 是指在物聯網 (IoT) 應用中采用人工智能技術,以提高運營效率、人機交互以及數據分析和管理。那么我們所說的人工智能到底是什么,它將如何融入工業物聯網? AI 是研究如何構建智能程序和機器,來解決傳統上由人解決的問題的一般科學領域。AI 包括 ML,ML是 AI 的一個特定子集,它使系統能夠通過經驗自主學習和改進,而無需進行編程,例如通過各種算法和神經網絡。另一個相關術語是“深度學習”(DL), 它是 ML 的一個子集,其中多層神經網絡從大量數據中學習。 由于 AI 是一門覆蓋面非常廣的學科,本文主要討論的重點是計算機視覺或 AI 驅動的視頻分析。AI 的其它子領域,通常與 ML 結合使用,實現工業應用中的分類和識別。 從遠程監控和預防性維護中獲取的的數據,到智能交通系統中控制交通信號的車輛識別,到農業無人機和戶外巡邏機器人,再到工業產品的微小缺陷自動光學檢測等,計算機視覺和視頻分析正在為工業應用釋放更大的生產力和效率。哪家公司有危險化學品風險監測解決方案?
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數字鄉村 以農業農村大數據為重要支撐,設計縣、鄉、村數字鄉村的三層部署架構,在村子里部署前端感知攝像頭,進行信息的收集和指令的下發,由鄉鎮分控中心一級進行邊緣處理,并歸集到縣域的總控中心云平臺;村里用于鄉村治理和產業發展的多功能攝像頭,一個攝像頭加載了多個人工智能算法,可以用于村里的治安管理,水務河流管理,垃圾排放管理,產業方面的農作物種植,農機調度管理;視頻會商用于遠程的教育醫療,解決鄉村遠距離不方便的問題;鄉鎮和縣域的兩級控制中心進行分層管理和邊緣處理。南京AI邊緣網關批量定制
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