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来源: 发布时间:2023-03-12

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构建 AIoT 应用的 3 个阶段 一般来说,AIoT 计算的处理要求与应用需要的计算能力以及是否需要中心处理单元 (CPU) 或加速器有关。由于在构建 AI 边缘计算应用的 3 个阶段中,每个阶段都使用不同的算法来执行不同的任务,因此每个阶段都有自己的处理要求。 1 数据收集 这一阶段的目标是获取大量信息来训练 AI 模型。未经处理的原始数据本身帮助不大,因为信息可能包含重复、错误和异常值。在初始阶段对收集的数据进行预处理以识别模式、异常值和缺失的信息,允许用户纠正错误和偏差。根据收集数据的复杂程度,用于数据收集的计算平台通常基于 Arm Cortex 或英特尔 Atom/Core 处理器。一般来说,输入 / 输出 (I/O) 和 CPU 的规格,而不是图形处理单元 (GPU),对于执行数据收集任务更为重要。西安AI边缘网关询问报价哪家公司技术实力强,质量过硬?

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2)解决视频海量存储的难题 人工智能模式的视频智能分析,以管理部门的法律法规为依据,针对图像本身进行分析,当检测到违反行业监管法律法规的问题时,将视频图像转换成结构化数据并存储,将无用的图像数据抛弃或定期删除,图像按需存储,容量可控,从根本上解决视频数据海量存储遇到的难题。 3)解决网络传输带宽的限制 采用边缘计算方式的AI视频分析方式,在局域网内部署AI视频分析网关,接入已有视频点位进行视频分析,当发现违规停车占用消防通道时,发出告警信息,并回传到后端平台,平时无需时刻传输视频到后端平台,从而实现分布式AI计算架构,极度降低海量视频回传到数据中心的带宽支撑要求,同时轻量级的告警结构化数据也极度节省流量,在光纤网络无法覆盖的场所,可通过4G/5G方式回传,也不会造成高额流量费用。哪家公司有智慧社区解决方案?

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