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来源: 发布时间:2023-07-11

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构建AIoT应用的3个阶段3推理较后阶段涉及在边缘计算机上部署经过训练的AI模型,以便它可以根据新收集和预处理的数据快速有效地进行推理和预测。由于推理阶段通常比训练消耗更少的计算资源,因此CPU或轻量级加速器就足以满足AIoT应用的需求。尽管如此,仍需要一个转换工具,来将训练好的模型转换为可以在针对于边缘处理器/加速器上运行的模型,例如英特尔OpenVINO或NVIDIACUDA。推理还包括几个不同的边缘计算水平和要求。构建AIoT应用的3个阶段3推理较后阶段涉及在边缘计算机上部署经过训练的AI模型,以便它可以根据新收集和预处理的数据快速有效地进行推理和预测。由于推理阶段通常比训练消耗更少的计算资源,因此CPU或轻量级加速器就足以满足AIoT应用的需求。尽管如此,仍需要一个转换工具,来将训练好的模型转换为可以在针对于边缘处理器/加速器上运行的模型,例如英特尔OpenVINO或NVIDIACUDA。推理还包括几个不同的边缘计算水平和要求。济南哪里有AI边缘网关哪家公司有燃气管线高后果区管理解决方案?

如何选择合适的边缘计算机——将AI转移到IIoT边缘?在物联网(IoT)基础设施上使用人工智能(AI)的软件应用,被称为“AIoT”。构建AIoT应用程序的3个阶段包括:数据收集、训练和推理。工业物联网(IIoT)和边缘计算中的人工智能(AI)应用,为现场的实时决策和更智能的生产运营带来了机遇。工业物联网(IIoT)应用正在产生比以往任何时候都多的数据。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,定期向中心服务器发送大量原始数据可能无法实现。为了减少延迟、降低数据通信和存储成本,同时提高网络可用性,企业正在将人工智能(AI)和机器学习(ML)转移到边缘,以便在现场进行实时决策和行动。这些在物联网基础设施上部署AI功能的应用,被称为人工智能物联网(AIoT)。尽管AI模型仍在云端进行训练,但可以在边缘计算机上部署经过训练的AI模型,从而在现场实现数据收集和推理。那么,如何为工业AIoT应用选择合适的边缘计算机呢?

行业智能化升级,边缘AI的典型应用场景安防监控实时视频分析也是边缘AI较重要的应用场景之一。人脸识别系统是监控摄像机的发展方向,它可以通过学习人脸来识别个体。以前,视频分析通常是在云中进行的,存在数据消耗高、延迟大等问题。随着边缘计算技术的发展,部分视频分析工作可以转移到边缘节点。边缘AI可以加强相机终端的计算和处理能力,它所携带的人脸识别功能可以不再依赖于云服务器,节省了大量的带宽资源和上传时间。通过在本地设备上直接完成人脸识别,缩短识别过程。哪家公司可提供行业整体解决方案?

行业智能化升级,边缘AI的典型应用场景无人机近年来,从自媒体到影视拍摄;从电力巡检到国土巡防;从农业喷洒到防汛抗旱,无人机的应用领域正在不断扩大。但是无人机的痛点:控制距离受限、孤立飞行无法协同配合、依赖人工监控的问题依然突出。边缘AI可以有效的解决这些问题,首先,通过区域边缘计算机节点,无人机与之通讯,实现超视距广域飞行。其次,通过自身的边缘AI计算机,可以自主进行编队、多机协同配合。如近些年出现的无人机编队表演,农业组队喷洒,挂载不同设备协同巡检,甚至特种上进行无人机集群突防等。较后,通过导入算法,可在现场自行分析拍摄的画面内容,如农作物病害、森林火情等场景,自动向云端上传汇报,降低人工监控的工作量,自主进行更远、更广、更长时间的巡检工作。哪家公司有智慧港口解决方案?高清AI边缘网关零售价

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