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來源: 發布時間:2023-03-24

智慧城管視頻智能分析系統 智慧城管視頻智能分析系統針對市容環境、街面秩序、施工管理、宣傳廣告及突發事件等城市管理場景中的痛難點問題,利用城市中現有的海量視頻資源,通過“全自動、各方面、全天候、全區域、全城市”五位一體自動識別模式,實現違規事件實時預警、智能分析輔助決策、全線流程閉環處理,助力構建智能化、長效化、精細化的新型城市管理體系。已有算法較為豐富,準確率行業前列,且可快速交付落地,滿足客戶對算法效果的期望;快速響應客戶提出的個性化算法及應用功能需求。哪家公司有智慧幼兒園解決方案?鄭州AI邊緣網關口碑好

智慧公交 “智慧公交”系統通過在公交車上安裝GPS主機和車載視頻攝像頭,車載調度系統對車輛GPS數據、行駛道路視頻、車內客流及乘客上下車視頻進行采集,通過移動物聯網傳輸至公交總調度中心。 這套系統可以根據天氣、假期、季節、周邊活動分析歷史斷面客流,進行科學行車排班;根據客流、路況等情況進行實時計算,動態調整發車頻率;對發車早點、發車晚點、考勤缺失等20多種異常自動檢測及處理;自動形成出車統計、行駛里程、油電消耗等車輛運行數據報表,極大減少人力成本。AI邊緣網關技術實力強哪家公司有智慧監所解決方案?

智慧工地 邊緣計算:采用分布式AI算力設備,將多路視頻的AI算力需求分攤到多個子設備,此方案相較于傳統的GPU服務器優點是:1)同等算力體積更小,機房部署占用更少空間,且可支持戶外的箱體內部署,功耗更低,綠色環保,2)可擴展性強,性價比高,當所需分析視頻路數超過一定數量時比如16路或32路時,一臺主流GPU服務器難以承載,且擴充GPU服務器成本高昂,而選用低功耗AI邊緣計算網關可以支持4-16路的視頻分析,成本更經濟,3)可靠性高,多路視頻AI分析的分布式計算,當某一AI邊緣網關發生異常狀態時,不影響其他設備正常工作,對整體系統工作狀態影響面較小,且小型化設備便于更換維護,系統故障恢復時間更短。 實時文字轉語音播放:視頻分析安全預警系統中采用實時文字轉語音技術,能將AI算法分析出的預警事件,按照“某點位發生某某事件或行為”的方式,實時在后臺推送出語音廣播告警,從而極大程度解放監控中心工作人員的眼睛長期盯屏的工作強度,同時也避免了視頻畫面太多,監控中心人員無法完全兼顧而漏掉一些安全隱患事件的可能性。

如何選擇合適的邊緣計算機——將 AI 轉移到 IIoT 邊緣? 將 AI 轉移到 IIoT 邊緣 IIoT 系統的激增正在產生大量的數據。例如,在大型煉油廠內,大量傳感器和設備每天都會生成 1TB 的原始數據。將所有這些原始數據,發送回公共云或私有服務器進行存儲或處理,需要相當大的帶寬、可用性和功耗。在很多工業應用中,尤其是位于偏遠地區的高度分散的系統中,不間斷向中心服務器發送大量數據是不可能的。 即使企業擁有帶寬和足夠的基礎設施,部署和維護成本也非常高,數據傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關鍵任務的工業應用必須能夠盡快分析原始數據。 為了減少延遲、降低數據通信和存儲成本,并提高網絡可用性,IIoT 應用正將 AI 和 ML 功能部署到網絡邊緣,以直接在現場啟用更強大的預處理功能。更具體地說,邊緣計算處理能力的進步,使 IIoT 應用能利用邊遠位置的 AI 決策能力。哪家公司有智慧工廠解決方案?

構建 AIoT 應用的 3 個階段 一般來說,AIoT 計算的處理要求與應用需要的計算能力以及是否需要中心處理單元 (CPU) 或加速器有關。由于在構建 AI 邊緣計算應用的 3 個階段中,每個階段都使用不同的算法來執行不同的任務,因此每個階段都有自己的處理要求。 1 數據收集 這一階段的目標是獲取大量信息來訓練 AI 模型。未經處理的原始數據本身幫助不大,因為信息可能包含重復、錯誤和異常值。在初始階段對收集的數據進行預處理以識別模式、異常值和缺失的信息,允許用戶糾正錯誤和偏差。根據收集數據的復雜程度,用于數據收集的計算平臺通常基于 Arm Cortex 或英特爾 Atom/Core 處理器。一般來說,輸入 / 輸出 (I/O) 和 CPU 的規格,而不是圖形處理單元 (GPU),對于執行數據收集任務更為重要。哪家公司有AI算法定制化服務能力?項目AI邊緣網關類型

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智慧環衛平臺解決方案 智慧環衛是互聯網+時代下的環衛精細化、智能化、數據化管理新模式,面向城管局、城管局環衛科、外包環衛公司,結合環衛工作特性,做到環衛業務橫向一條線(保潔、收運、轉運、設施)管理,縱向多層級(政體、環衛公司、環衛人員)打通,實現環衛作業全過程實時監督、智能分析、精確調度、高效決策。 ①運用智慧化手段,提升精細化管理水平; ②縮短問題解決周期,提升問題處置效率; ③實現自動化監管,建立長效考核機制; ④創新環衛管理理念,樹立環衛新形象;鄭州AI邊緣網關口碑好

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