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南昌AI邊緣網(wǎng)關經(jīng)驗豐富

來源: 發(fā)布時間:2023-02-21

智慧加油站AI視頻分析監(jiān)管系統(tǒng) 一、根據(jù)智慧加油站AI智能視頻分析系統(tǒng)算法分析,完成了對監(jiān)控范圍內(nèi)加油站安全預警監(jiān)控和貨車裝卸搬運環(huán)節(jié)的整個過程監(jiān)管。智慧加油站AI智能視頻分析系統(tǒng)適用鑒別各種各樣監(jiān)控畫面人的各種行為,如打火、手機電話、火災事故、濃煙、火災事故、濃煙、安全通道堵塞、裝卸搬運油實際操作出現(xiàn)異常個人行為、不戴頭盔、不設定安全性安全裝置等行為實時監(jiān)控系統(tǒng)即時預警信息等。智慧加油站AI智能視頻分析系統(tǒng)尤其是在加油站、大中型貨車、超重型柴油汽車、卸油車等根源加油站的安全性預警信息中,必須充分發(fā)揮至關重要的支撐功效。哪家公司有智慧校園解決方案?南昌AI邊緣網(wǎng)關經(jīng)驗豐富

智慧園區(qū) 1、形成一套高效運行的體制機制 建立聯(lián)席聯(lián)勤聯(lián)動指揮機制。制定完善入駐部門日常管理、聯(lián)合值班值守、聯(lián)席會商、快速響應、考核評價等工作機制。 優(yōu)化標準規(guī)范機制。圍繞“高效處置一件事”目標,按照園區(qū)治理主題逐項梳理業(yè)務流程,形成園區(qū)治理領域統(tǒng)一事項清單和權責清單庫,并推動流程優(yōu)化,實現(xiàn)突發(fā)事件聯(lián)動處置、高頻事件標準化處置、潛在事件提前處置。 優(yōu)化項目聯(lián)審統(tǒng)籌機制。原則上新增園區(qū)管理領域信息化應用向“一網(wǎng)統(tǒng)管”平臺集聚,基于統(tǒng)一底座和服務進行專業(yè)化開發(fā),避免重復建設。 建立平戰(zhàn)聯(lián)動機制。依托一期建設內(nèi)容,推動安全生產(chǎn)、企業(yè)服務等多源數(shù)據(jù)匯聚、業(yè)務協(xié)同及實戰(zhàn)賦能,建立7×24小時響應的園區(qū)運行管理機制和應急處置隊伍。實現(xiàn)園區(qū)指揮中心與“110”公安指揮中心、“120”急救中心、“119”消防指揮中心及其他專業(yè)指揮中心的坐席互聯(lián)、數(shù)據(jù)互通和緊密聯(lián)動。制定完善平時與“戰(zhàn)時”各有區(qū)別的數(shù)據(jù)賦能與聯(lián)勤聯(lián)動機制。 優(yōu)化政企合作機制。與數(shù)字經(jīng)濟大型企業(yè)開展深度合作,構建政體、企業(yè)和社會多元參與的合作機制,形成“成果共享、責任共擔”的合作生態(tài)圈。南昌AI邊緣網(wǎng)關報價哪家公司有危險化學品風險監(jiān)測解決方案?

產(chǎn)品亮點: 高性能AI邊緣計算硬件平臺,內(nèi)嵌神經(jīng)網(wǎng)絡計算加速硬件引擎 ? 視頻內(nèi)容邊緣計算,節(jié)省大量視頻傳輸帶寬成本消耗 ? 支持4路/8路/16路1080P視頻流的實時視頻內(nèi)容分析,秒級結果輸出 ? 嵌入式Linux系統(tǒng)低功耗、高穩(wěn)定性 ? 實時視頻分析畫面通過HDMI接口直觀呈現(xiàn) ? 多個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,便于快速系統(tǒng)集成 ? 體積緊湊,適應多種安裝場景 ? 支持定制化場景訓練模型,助力行業(yè)客戶應用快速落地 ? 支持智能視頻分析安全預警平臺的接入與統(tǒng)一管理,進行設備集群管理、消息推送、數(shù)據(jù)應用、報警聯(lián)動、算法模型在線升級等應用,滿足客戶更高級的業(yè)務需求

2)解決視頻海量存儲的難題 人工智能模式的視頻智能分析,以管理部門的法律法規(guī)為依據(jù),針對圖像本身進行分析,當檢測到違反行業(yè)監(jiān)管法律法規(guī)的問題時,將視頻圖像轉(zhuǎn)換成結構化數(shù)據(jù)并存儲,將無用的圖像數(shù)據(jù)拋棄或定期刪除,圖像按需存儲,容量可控,從根本上解決視頻數(shù)據(jù)海量存儲遇到的難題。 3)解決網(wǎng)絡傳輸帶寬的限制 采用邊緣計算方式的AI視頻分析方式,在局域網(wǎng)內(nèi)部署AI視頻分析網(wǎng)關,接入已有視頻點位進行視頻分析,當發(fā)現(xiàn)違規(guī)停車占用消防通道時,發(fā)出告警信息,并回傳到后端平臺,平時無需時刻傳輸視頻到后端平臺,從而實現(xiàn)分布式AI計算架構,極度降低海量視頻回傳到數(shù)據(jù)中心的帶寬支撐要求,同時輕量級的告警結構化數(shù)據(jù)也極度節(jié)省流量,在光纖網(wǎng)絡無法覆蓋的場所,可通過4G/5G方式回傳,也不會造成高額流量費用。哪家公司有智慧園區(qū)解決方案?

構建 AIoT 應用的 3 個階段 3 推理 較后階段涉及在邊緣計算機上部署經(jīng)過訓練的 AI 模型,以便它可以根據(jù)新收集和預處理的數(shù)據(jù)快速有效地進行推理和預測。由于推理階段通常比訓練消耗更少的計算資源,因此 CPU 或輕量級加速器就足以滿足 AIoT 應用的需求。盡管如此,仍需要一個轉(zhuǎn)換工具,來將訓練好的模型轉(zhuǎn)換為可以在針對于邊緣處理器 / 加速器上運行的模型,例如英特爾 Open VINO 或 NVIDIA CUDA。推理還包括幾個不同的邊緣計算水平和要求。構建 AIoT 應用的 3 個階段 3 推理 較后階段涉及在邊緣計算機上部署經(jīng)過訓練的 AI 模型,以便它可以根據(jù)新收集和預處理的數(shù)據(jù)快速有效地進行推理和預測。由于推理階段通常比訓練消耗更少的計算資源,因此 CPU 或輕量級加速器就足以滿足 AIoT 應用的需求。盡管如此,仍需要一個轉(zhuǎn)換工具,來將訓練好的模型轉(zhuǎn)換為可以在針對于邊緣處理器 / 加速器上運行的模型,例如英特爾 Open VINO 或 NVIDIA CUDA。推理還包括幾個不同的邊緣計算水平和要求。哪家公司有智慧營業(yè)廳解決方案?無錫哪里有AI邊緣網(wǎng)關

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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(zhí)行不同的任務,因此每個階段都有自己的處理要求。 1 數(shù)據(jù)收集 這一階段的目標是獲取大量信息來訓練 AI 模型。未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jù)收集數(shù)據(jù)的復雜程度,用于數(shù)據(jù)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(guī)格,而不是圖形處理單元 (GPU),對于執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務更為重要。南昌AI邊緣網(wǎng)關經(jīng)驗豐富

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