智慧水利解決方案 水利是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)不可或缺的首要條件，是生態(tài)環(huán)境改善不可分割的保障系統(tǒng)。但當(dāng)前智慧化、信息化建設(shè)發(fā)展也存在如下一些問(wèn)題： ①人力投入大，成本高且效率低：a、人力監(jiān)控，人力記錄數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)環(huán)境、時(shí)間等存在差異，造成人工誤差；b、人工預(yù)警判斷，缺少完善預(yù)警機(jī)制； ②應(yīng)用智能化水平不夠：a、信息統(tǒng)計(jì)、匯總、分析缺少智能化手段；b、“四水問(wèn)題”、“四亂”問(wèn)題積弊深重，缺少智能化應(yīng)對(duì)手段； ③數(shù)據(jù)孤島，無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)且難以共享，難管理、難監(jiān)督；哪家公司有管道管線解決方案？長(zhǎng)春AI邊緣網(wǎng)關(guān)互惠互利

構(gòu)建 AIoT 應(yīng)用的 3 個(gè)階段 一般來(lái)說(shuō)，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(lái)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(lái)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)通常基于 Arm Cortex 或英特爾 Atom/Core 處理器。一般來(lái)說(shuō)，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。常州AI邊緣網(wǎng)關(guān)客服電話哪家公司有產(chǎn)品檢測(cè)報(bào)告？

邊緣計(jì)算AI使用場(chǎng)景 3、邊緣計(jì)算AI--面部識(shí)別 面部識(shí)別系統(tǒng)是監(jiān)控?cái)z像機(jī)的發(fā)展方向，邊緣計(jì)算AI通過(guò)學(xué)習(xí)人臉可以識(shí)別出人類個(gè)體?？梢钥焖?、準(zhǔn)確地識(shí)別人臉，適合于針對(duì)性別、年齡等特點(diǎn)的營(yíng)銷工具，以及解鎖手機(jī)的人臉識(shí)別場(chǎng)景。 4、邊緣計(jì)算AI--智能型電話 它是我們較熟悉的邊緣AI設(shè)備。智能手機(jī)語(yǔ)音助手是智能手機(jī)邊緣AI的好例子，因?yàn)檫@一技術(shù)實(shí)現(xiàn)了他們的語(yǔ)音界面。移動(dòng)電話上的邊緣計(jì)算AI使數(shù)據(jù)處理發(fā)生在設(shè)備邊緣，這意味著無(wú)需向云傳輸設(shè)備數(shù)據(jù)。這樣可以保護(hù)隱私并減少通信。

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 1.6 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(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)。哪家公司有智慧高速公路解決方案？

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。哪家公司有秸稈焚燒解決方案？銀川AI邊緣網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品

哪家公司有AI算法定制化服務(wù)能力？長(zhǎng)春AI邊緣網(wǎng)關(guān)互惠互利

將 AI 與 IIoT 相結(jié)合 在前面討論的每個(gè)工業(yè)應(yīng)用 中，“AIoT”都可以提供降低勞動(dòng)力成本、減少人為錯(cuò)誤和優(yōu)化預(yù)防性維護(hù)的能力。AIoT 是指在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 應(yīng)用中采用人工智能技術(shù)，以提高運(yùn)營(yíng)效率、人機(jī)交互以及數(shù)據(jù)分析和管理。那么我們所說(shuō)的人工智能到底是什么，它將如何融入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)？ AI 是研究如何構(gòu)建智能程序和機(jī)器，來(lái)解決傳統(tǒng)上由人解決的問(wèn)題的一般科學(xué)領(lǐng)域。AI 包括 ML，ML是 AI 的一個(gè)特定子集，它使系統(tǒng)能夠通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無(wú)需進(jìn)行編程，例如通過(guò)各種算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另一個(gè)相關(guān)術(shù)語(yǔ)是“深度學(xué)習(xí)”（DL）， 它是 ML 的一個(gè)子集，其中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。 由于 AI 是一門(mén)覆蓋面非常廣的學(xué)科，本文主要討論的重點(diǎn)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)或 AI 驅(qū)動(dòng)的視頻分析。AI 的其它子領(lǐng)域，通常與 ML 結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用中的分類和識(shí)別。 從遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)防性維護(hù)中獲取的的數(shù)據(jù)，到智能交通系統(tǒng)中控制交通信號(hào)的車輛識(shí)別，到農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)和戶外巡邏機(jī)器人，再到工業(yè)產(chǎn)品的微小缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)等，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻分析正在為工業(yè)應(yīng)用釋放更大的生產(chǎn)力和效率。長(zhǎng)春AI邊緣網(wǎng)關(guān)互惠互利

成都瀚視智能技術(shù)有限公司主要經(jīng)營(yíng)范圍是通信產(chǎn)品，擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場(chǎng)口碑。成都瀚視智能致力于為客戶提供良好的智能視頻分析邊緣網(wǎng)關(guān)，智慧漁政AI預(yù)警監(jiān)管系統(tǒng)，燃?xì)夤艿繟I安全預(yù)警系統(tǒng)，視覺(jué)AI硬件開(kāi)發(fā)板，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司注重以質(zhì)量為中心，以服務(wù)為理念，秉持誠(chéng)信為本的理念，打造通信產(chǎn)品良好品牌。成都瀚視智能立足于全國(guó)市場(chǎng)，依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，融合前沿的技術(shù)理念，及時(shí)響應(yīng)客戶的需求。