AI边缘网关基本参数
  • 品牌
  • 瀚视智能
  • 型号
  • EVAG1000-XX
  • 尺寸
  • 249mm(L) x195mm(W) x 35mm(H)
  • 重量
  • 1KG
  • 产地
  • 成都
  • 可售卖地
  • 全国
  • 是否定制
  • 材质
  • 型材
  • 配送方式
  • 快递、物流
  • 并发AI分析路数
  • 4路/8路/16路
  • 外设联动控制
  • 增强版/基础版
AI边缘网关企业商机

智慧城管视频智能分析系统智慧城管视频智能分析系统针对市容环境、街面秩序、施工管理、宣传广告及突发事件等城市管理场景中的痛难点问题,利用城市中现有的海量视频资源,通过“全自动、各方面、全天候、全区域、全城市”五位一体自动识别模式,实现违规事件实时预警、智能分析辅助决策、全线流程闭环处理,助力构建智能化、长效化、精细化的新型城市管理体系。已有算法较为丰富,准确率行业前列,且可快速交付落地,满足客户对算法效果的期望;快速响应客户提出的个性化算法及应用功能需求。哪家公司有明厨亮灶解决方案?拉萨本地AI边缘网关

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。昆明AI边缘网关类型哪家公司有渔政执法智能监控整体解决方案?

智慧加油站AI视频分析监管系统一、根据智慧加油站AI智能视频分析系统算法分析,完成了对监控范围内加油站安全预警监控和货车装卸搬运环节的整个过程监管。智慧加油站AI智能视频分析系统适用鉴别各种各样监控画面人的各种行为,如打火、手机电话、火灾事故、浓烟、火灾事故、浓烟、安全通道堵塞、装卸搬运油实际操作出现异常个人行为、不戴头盔、不设定安全性安全装置等行为实时监控系统即时预警信息等。智慧加油站AI智能视频分析系统尤其是在加油站、大中型货车、超重型柴油汽车、卸油车等根源加油站的安全性预警信息中,必须充分发挥至关重要的支撑功效。

智慧水利解决方案方案描述:智慧水利方案主要以构建看得清、管得住、放得开、执法准、会思考的水利智慧管理平台为目标。①水利视频智能应用,结合视频行为分析、智能识别及水文智能识别等技术,将人工智能应用于水利安全风险监测预警领域;②水文智能识别检测,包括水位刻度识别、断面流速检测、水体颜色识别、漂浮物检测等;③水库智能视频警戒,包括非法垂钓检测、违规游泳检测、物品移除检测、垃圾遗留检测、违建物检测、热成像周界入侵检测等等;④在水利指挥中心部署LED、LCD屏,会议白板实现水利中心统一可视化展示;实时动态联动视频画面,对水利设施、水资源、流域河道等监管指挥实现可视化、物联化应用。哪家公司有智慧幼儿园解决方案?

明厨亮灶监管系统方案需求:当前食品药品监管工作的主要需求体现在以下几个方面:①远程集中监管的需求;②后厨全流程视频监管的需求;③视频数据存储、查询、回放的需求,作为事件回溯手段;④向公众开放的需求,实现大部分人监督的诉求;⑤信息发布的需求;方案描述:明厨亮灶”监管平台通过账号,在平台上进行注册需要取流的摄像机,需要远程监管时,监管人员可以直接通过云平台取流上墙进行远程监管,并通过AI算法能力实时监测各单位后厨全流程。对于需要中心存储的视频,可以通过中心存储系统进行重要视频的存储,极大的节省了中心存储。另一方面,第三方平台也是通过账号,获取取流地址,在微信、网页上做集成开发,为社会公众提供远程查看各个餐饮单位后厨实时操作视频功能,真正实现后厨亮化。餐饮企业管理人员也可以通过登录微信端,查看自家店铺后厨各个点位的视频监控,实现远程店铺管理。哪家公司有智慧城管解决方案?上海AI边缘网关一般多少钱

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构建AIoT应用的3个阶段3推理较后阶段涉及在边缘计算机上部署经过训练的AI模型,以便它可以根据新收集和预处理的数据快速有效地进行推理和预测。由于推理阶段通常比训练消耗更少的计算资源,因此CPU或轻量级加速器就足以满足AIoT应用的需求。尽管如此,仍需要一个转换工具,来将训练好的模型转换为可以在针对于边缘处理器/加速器上运行的模型,例如英特尔OpenVINO或NVIDIACUDA。推理还包括几个不同的边缘计算水平和要求。构建AIoT应用的3个阶段3推理较后阶段涉及在边缘计算机上部署经过训练的AI模型,以便它可以根据新收集和预处理的数据快速有效地进行推理和预测。由于推理阶段通常比训练消耗更少的计算资源,因此CPU或轻量级加速器就足以满足AIoT应用的需求。尽管如此,仍需要一个转换工具,来将训练好的模型转换为可以在针对于边缘处理器/加速器上运行的模型,例如英特尔OpenVINO或NVIDIACUDA。推理还包括几个不同的边缘计算水平和要求。拉萨本地AI边缘网关

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