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天津智能化AI边缘网关

来源: 发布时间:2023-07-11

将AI与IIoT相结合在前面讨论的每个工业应用中,“AIoT”都可以提供降低劳动力成本、减少人为错误和优化预防性维护的能力。AIoT是指在物联网(IoT)应用中采用人工智能技术,以提高运营效率、人机交互以及数据分析和管理。那么我们所说的人工智能到底是什么,它将如何融入工业物联网?AI是研究如何构建智能程序和机器,来解决传统上由人解决的问题的一般科学领域。AI包括ML,ML是AI的一个特定子集,它使系统能够通过经验自主学习和改进,而无需进行编程,例如通过各种算法和神经网络。另一个相关术语是“深度学习”(DL),它是ML的一个子集,其中多层神经网络从大量数据中学习。由于AI是一门覆盖面非常广的学科,本文主要讨论的重点是计算机视觉或AI驱动的视频分析。AI的其它子领域,通常与ML结合使用,实现工业应用中的分类和识别。从远程监控和预防性维护中获取的的数据,到智能交通系统中控制交通信号的车辆识别,到农业无人机和户外巡逻机器人,再到工业产品的微小缺陷自动光学检测等,计算机视觉和视频分析正在为工业应用释放更大的生产力和效率。哪家公司有智慧社区解决方案?天津智能化AI边缘网关

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城市基层管理及视频场景分析平台-智慧治理城市基层管理及视频场景分析平台有高空抛物监测、电动车上楼监测及独居老人预警监测三个应用场景。高空抛物监测和电动车上楼监测应用场景,采用智能视频分析技术,及时发现小区的人为抛物和电动车入电梯的不安全行为,实现自动预警,及时通知物业管理人员和社会治理工作组进行及时处置和批评教育,监测预警截图、视频截图和历史数据为各种纠纷、事故提供了完整、清洗的证据支撑,为打造我们城市的平安、和谐社区提供了有效的技术支持手段。独居老人预警监测应用场景,采用物联网技术实现对老人健康数据的远程监测,实现健康数据预警、实现人员定位、实现健康养老联动关怀和处置。新技术的运用,助力城市健康养老开创新的局面,提升老人的获得感和幸福感。

如何选择合适的边缘计算机——将AI转移到IIoT边缘?将AI转移到IIoT边缘IIoT系统的激增正在产生大量的数据。例如,在大型炼油厂内,大量传感器和设备每天都会生成1TB的原始数据。将所有这些原始数据,发送回公共云或私有服务器进行存储或处理,需要相当大的带宽、可用性和功耗。在很多工业应用中,尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中,不间断向中心服务器发送大量数据是不可能的。即使企业拥有带宽和足够的基础设施,部署和维护成本也非常高,数据传输和分析还存在大量延迟的情况。关键任务的工业应用必须能够尽快分析原始数据。为了减少延迟、降低数据通信和存储成本,并提高网络可用性,IIoT应用正将AI和ML功能部署到网络边缘,以直接在现场启用更强大的预处理功能。更具体地说,边缘计算处理能力的进步,使IIoT应用能利用边远位置的AI决策能力。哪家公司算法效果好,可以持续升级?

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构建AIoT应用的3个阶段2训练AI模型需要在高级神经网络和资源匮乏的ML或DL算法上进行训练,这些算法需要更强大的处理能力,例如强大的GPU,以支持并行计算来分析所收集的、经预处理的大量训练数据。训练AI模型涉及选择ML模型,并根据所收集、经预处理的数据对其进行训练。在此过程中,需要评估和调整参数以确保准确性。有很多训练模型和工具可供选择,包括现成的DL设计框架,例如PyTorch、TensorFlow和Caffe。训练通常在指定的AI训练机或云计算服务上而不是在现场进行,例如亚马逊的AWSDeepLearningAMIs、谷歌CloudAI或微软AzureMachineLearning等。天津智能化AI边缘网关

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