智慧水利解決方案 水利是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設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)。但當前智慧化、信息化建設發(fā)展也存在如下一些問題： 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)會根據(jù)環(huán)境、時間等存在差異，造成人工誤差；b、人工預警判斷，缺少完善預警機制； ②應用智能化水平不夠：a、信息統(tǒng)計、匯總、分析缺少智能化手段；b、“四水問題”、“四亂”問題積弊深重，缺少智能化應對手段； ③數(shù)據(jù)孤島，無統(tǒng)一標準且難以共享，難管理、難監(jiān)督；哪家公司有管道管線解決方案？長春AI邊緣網(wǎng)關互惠互利

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。常州AI邊緣網(wǎng)關客服電話哪家公司有產(chǎn)品檢測報告？

邊緣計算AI使用場景 3、邊緣計算AI--面部識別 面部識別系統(tǒng)是監(jiān)控攝像機的發(fā)展方向，邊緣計算AI通過學習人臉可以識別出人類個體。可以快速、準確地識別人臉，適合于針對性別、年齡等特點的營銷工具，以及解鎖手機的人臉識別場景。 4、邊緣計算AI--智能型電話 它是我們較熟悉的邊緣AI設備。智能手機語音助手是智能手機邊緣AI的好例子，因為這一技術實現(xiàn)了他們的語音界面。移動電話上的邊緣計算AI使數(shù)據(jù)處理發(fā)生在設備邊緣，這意味著無需向云傳輸設備數(shù)據(jù)。這樣可以保護隱私并減少通信。

如何選擇合適的邊緣計算機 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)設備近年來增長迅速，預計到 2025 年將達到 416 億個終端。更令人難以置信的是每臺設備產(chǎn)生的驚人數(shù)據(jù)量。手動分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息，可能需要花費畢生的精力。在《哈佛商業(yè)評論》的一篇關于數(shù)據(jù)策略的文章中指出，在制定決策的過程中，組織的結構化數(shù)據(jù)往往只有不到一半得到有效的利用，不到 1% 的非結構化數(shù)據(jù)被分析或應用。 IP 攝像機每天生成的視頻數(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。靠人力是無法分析產(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 應用的原因。 設想一下，只靠人工目視，在制造裝配線上，每周 5 天每天 8 小時手動檢查高爾夫球上微小缺陷的應用場景。即使有一大批檢查人員，每個人仍然會容易疲勞，犯人因錯誤。同樣，人工目視檢查鐵路軌道緊固件，只能在列車停運后的半夜進行，不只耗 時，而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設備，還會使工作人員面臨額外的風險。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算機——將 AI 轉移到 IIoT 邊緣？ 將 AI 轉移到 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)，大量傳感器和設備每天都會生成 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(yè)應用中，尤其是位于偏遠地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，不間斷向中心服務器發(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設施，部署和維護成本也非常高，數(shù)據(jù)傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關鍵任務的工業(yè)應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)通信和存儲成本，并提高網(wǎng)絡可用性，IIoT 應用正將 AI 和 ML 功能部署到網(wǎng)絡邊緣，以直接在現(xiàn)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。哪家公司有秸稈焚燒解決方案？銀川AI邊緣網(wǎng)關產(chǎn)品

哪家公司有AI算法定制化服務能力？長春AI邊緣網(wǎng)關互惠互利

將 AI 與 IIoT 相結合 在前面討論的每個工業(yè)應用 中，“AIoT”都可以提供降低勞動力成本、減少人為錯誤和優(yōu)化預防性維護的能力。AIoT 是指在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 應用中采用人工智能技術，以提高運營效率、人機交互以及數(shù)據(jù)分析和管理。那么我們所說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 是研究如何構建智能程序和機器，來解決傳統(tǒng)上由人解決的問題的一般科學領域。AI 包括 ML，ML是 AI 的一個特定子集，它使系統(tǒng)能夠通過經(jīng)驗自主學習和改進，而無需進行編程，例如通過各種算法和神經(jīng)網(wǎng)絡。另一個相關術語是“深度學習”（DL）， 它是 ML 的一個子集，其中多層神經(jīng)網(wǎng)絡從大量數(shù)據(jù)中學習。 由于 AI 是一門覆蓋面非常廣的學科，本文主要討論的重點是計算機視覺或 AI 驅動的視頻分析。AI 的其它子領域，通常與 ML 結合使用，實現(xiàn)工業(yè)應用中的分類和識別。 從遠程監(jiān)控和預防性維護中獲取的的數(shù)據(jù)，到智能交通系統(tǒng)中控制交通信號的車輛識別，到農(nóng)業(yè)無人機和戶外巡邏機器人，再到工業(yè)產(chǎn)品的微小缺陷自動光學檢測等，計算機視覺和視頻分析正在為工業(yè)應用釋放更大的生產(chǎn)力和效率。長春AI邊緣網(wǎng)關互惠互利

成都瀚視智能技術有限公司主要經(jīng)營范圍是通信產(chǎn)品，擁有一支專業(yè)技術團隊和良好的市場口碑。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，智慧漁政AI預警監(jiān)管系統(tǒng)，燃氣管道AI安全預警系統(tǒng)，視覺AI硬件開發(fā)板，一切以用戶需求為中心，深受廣大客戶的歡迎。公司注重以質量為中心，以服務為理念，秉持誠信為本的理念，打造通信產(chǎn)品良好品牌。成都瀚視智能立足于全國市場，依托強大的研發(fā)實力，融合前沿的技術理念，及時響應客戶的需求。