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如何选择合适的边缘计算机——将 AI 转移到 IIoT 边缘？ 将 AI 转移到 IIoT 边缘 IIoT 系统的激增正在产生大量的数据。例如，在大型炼油厂内，大量传感器和设备每天都会生成 1TB 的原始数据。将所有这些原始数据，发送回公共云或私有服务器进行存储或处理，需要相当大的带宽、可用性和功耗。在很多工业应用中，尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中，不间断向中心服务器发送大量数据是不可能的。 即使企业拥有带宽和足够的基础设施，部署和维护成本也非常高，数据传输和分析还存在大量延迟的情况。关键任务的工业应用必须能够尽快分析原始数据。 为了减少延迟、降低数据通信和存储成本，并提高网络可用性，IIoT 应用正将 AI 和 ML 功能部署到网络边缘，以直接在现场启用更强大的预处理功能。更具体地说，边缘计算处理能力的进步，使 IIoT 应用能利用边远位置的 AI 决策能力。哪家公司有智慧养殖解决方案？广州AI边缘网关使用方法

行业智能化升级，边缘AI的典型应用场景 安防监控 实时视频分析也是边缘AI较重要的应用场景之一。人脸识别系统是监控摄像机的发展方向，它可以通过学习人脸来识别个体。 以前，视频分析通常是在云中进行的，存在数据消耗高、延迟大等问题。随着边缘计算技术的发展，部分视频分析工作可以转移到边缘节点。 边缘AI可以加强相机终端的计算和处理能力，它所携带的人脸识别功能可以不再依赖于云服务器，节省了大量的带宽资源和上传时间。通过在本地设备上直接完成人脸识别，缩短识别过程。智能化AI边缘网关诚信合作哪家公司有燃气行业解决方案？

船舶大气污染物检测系统 通过搭建视频数据采集设备及AIS设备，结合算法模型，实现途径船只识别及黑烟排放识别，从而释放执法部门人力监管资源，提升监管效率。数据采集模块通过设置高清视频采集与图像抓拍设备，对接AIS系统获取船舶信息，自动拍摄黑烟视频片段和黑烟图片。视频智能分析模块基于算法和实拍影像，参照林格曼黑度等级判定排放黑烟的等级情况，判断疑似违法黑烟排放船舶。黑烟智能管理平台模块，将疑似违法船舶排放黑烟的视频和图片实时上传智能管理平台，预警推送疑似违法船舶信息。释放执法部门人力监管资源，提升监管效率。

智慧地铁车站 智慧新车站就是在原有的数字化、智能化车站的基础上，充分利用人工智能、大数据、云计算AIOT、数字孪生等新一代技术，面向乘客提供多维度体验、面向维保提供智能运维数据支撑、面向站务提供全景管控、面向管理提供决策支持，实现更安全的运营、更智慧的服务、更高效的管理目标，在全息感知、智能分析、全景管控、准确便捷、主动进化五个方面开展智慧系统建设工作。 成都瀚视智能技术有限公司视频AI边缘网关助力地铁车站智能化转型升级。哪家公司有智慧幼儿园解决方案？

产品亮点： 高性能AI边缘计算硬件平台，内嵌神经网络计算加速硬件引擎  视频内容边缘计算，节省大量视频传输带宽成本消耗  支持4路/8路/16路1080P视频流的实时视频内容分析，秒级结果输出  嵌入式Linux系统低功耗、高稳定性  实时视频分析画面通过HDMI接口直观呈现  多个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，便于快速系统集成  体积紧凑，适应多种安装场景  支持定制化场景训练模型，助力行业客户应用快速落地  支持智能视频分析安全预警平台的接入与统一管理，进行设备集群管理、消息推送、数据应用、报警联动、算法模型在线升级等应用，满足客户更高级的业务需求哪家公司有智慧医疗诊所解决方案？石家庄AI边缘网关图片

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构建 AIoT 应用的 3 个阶段 一般来说，AIoT 计算的处理要求与应用需要的计算能力以及是否需要中心处理单元 (CPU) 或加速器有关。由于在构建 AI 边缘计算应用的 3 个阶段中，每个阶段都使用不同的算法来执行不同的任务，因此每个阶段都有自己的处理要求。 1 数据收集 这一阶段的目标是获取大量信息来训练 AI 模型。未经处理的原始数据本身帮助不大，因为信息可能包含重复、错误和异常值。在初始阶段对收集的数据进行预处理以识别模式、异常值和缺失的信息，允许用户纠正错误和偏差。根据收集数据的复杂程度，用于数据收集的计算平台通常基于 Arm Cortex 或英特尔 Atom/Core 处理器。一般来说，输入 / 输出 (I/O) 和 CPU 的规格，而不是图形处理单元 (GPU)，对于执行数据收集任务更为重要。广州AI边缘网关使用方法

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