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智慧公交 “智慧公交”系统通过在公交车上安装GPS主机和车载视频摄像头，车载调度系统对车辆GPS数据、行驶道路视频、车内客流及乘客上下车视频进行采集，通过移动物联网传输至公交总调度中心。 这套系统可以根据天气、假期、季节、周边活动分析历史断面客流，进行科学行车排班；根据客流、路况等情况进行实时计算，动态调整发车频率；对发车早点、发车晚点、考勤缺失等20多种异常自动检测及处理；自动形成出车统计、行驶里程、油电消耗等车辆运行数据报表，极大减少人力成本。哪家公司有自己算法研发团队？AI边缘网关类型船舶大气污染物检测系统 通过搭建视频数据采集设备及AIS设备，结合算法模型，实现途径船只识别及黑烟排放...

智慧校园 智慧校园是指以促进信息技术与教育教学融合、提高学与教的效果为目的，以物联网、云计算、大数据分析等新技术为重要支撑技术，提供一种环境多维度感知、智慧型、数据化、网络化、协作型一体化的教学、科研、管理和生活服务，并能对教育教学、教育管理进行洞察和预测的智慧学习环境。智慧校园=1个数据中心+智慧校园基础设施 +八类智慧校园应用系统+智慧性资源。八类智慧校园应用系统分别是：学生成长类智慧应用系统、教师专业发展类智慧应用系统、科学研究类智慧应用系统、教育管理类智慧应用系统、安全监控类智慧应用系统、后勤服务类智慧应用系统、社会服务类智慧应用系统、综合评价类智慧应用系统。哪家公司有现货产品供应？昆...

智慧工地 边缘计算：采用分布式AI算力设备，将多路视频的AI算力需求分摊到多个子设备，此方案相较于传统的GPU服务器优点是：1）同等算力体积更小，机房部署占用更少空间，且可支持户外的箱体内部署，功耗更低，绿色环保，2）可扩展性强，性价比高，当所需分析视频路数超过一定数量时比如16路或32路时，一台主流GPU服务器难以承载，且扩充GPU服务器成本高昂，而选用低功耗AI边缘计算网关可以支持4-16路的视频分析，成本更经济，3）可靠性高，多路视频AI分析的分布式计算，当某一AI边缘网关发生异常状态时，不影响其他设备正常工作，对整体系统工作状态影响面较小，且小型化设备便于更换维护，系统故障恢复时间更短...

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、Tensor Flow 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 AWS Deep Learning AMIs、谷歌 C...

数字乡村 以农业农村大数据为焦点，设计县、乡、村数字乡村的三层部署架构，在村子里部署前端感知摄像头，进行信息的收集和指令的下发，由乡镇分控中心一级进行边缘处理，较后归集到县域的总控中心云平台；村里用于乡村治理和产业发展的多功能摄像头，一个摄像头加载了多个人工智能算法，可以用于村里的治安管理，水务河流管理，垃圾排放管理，产业方面的农作物种植，农机调度管理；视频会商用于远程的教育医疗，解决乡村远距离不方便的问题；乡镇和县域的两级控制中心进行分层管理和边缘处理。哪家公司有AI算法定制化服务能力？本地智能视频分析设备数字乡村 以农业农村大数据为重要支撑，设计县、乡、村数字乡村的三层部署架构，在村子里部...

行业智能化升级，边缘AI的典型应用场景 智慧城市 随着城市规模的不断扩大，数据呈现地理分布的特性，需要边缘AI提供对时延敏感设备的监控和智能控制。 通过边缘计算支撑智慧城市大规模基础设施的计算和服务，可以实现终端设备的低时延应用，也可降低带宽占用，这对城市中海量物联网设备是很有必要的。 通过AI来协同和调度城市基础设施，应用到公共安全、城市管理、交通出行、智慧社区等领域，实现整个城市的资源较佳利用。 制造业 在工业制造领域，边缘AI将在智能工厂的发展中发挥越来越重要的作用。在工业4.0模式的推动下，智能工厂将把先进的机器人和机器学习技术应用到软件服务和工业物联网中，提高产能，实现生产效率较大...

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...

为工业 AIoT 选择合适的边缘计算机 在将人工智能引入工业物联网应用时，有几个关键问题需要考虑。尽管与训练 AI 模型有关的 大部分工作仍然在云中进行，但较终企业还是需要在现场部署经过训练的推理模型。AIoT 边缘计算本质上是在现场进行 AI 推理，而不是将原始数据发送到云端进行处理和分析。为了有效运行 AI 模型和算法，工业 AIoT 应用需要可靠的边缘硬件平台。要为工业 AIoT 应用选择合适的边缘计算机时，请考虑以下因素 ： 1. 人工智能不同实施阶段的处理要求 ； 2. 边缘计算水平 ； 3. 开发工具 ； 4. 环境问题。 “对于关键任务的工业应用，必须能够尽快分析原始数据。”哪...

智慧地铁车站 智慧新车站就是在原有的数字化、智能化车站的基础上，充分利用人工智能、大数据、云计算AIOT、数字孪生等新一代技术，面向乘客提供多维度体验、面向维保提供智能运维数据支撑、面向站务提供全景管控、面向管理提供决策支持，实现更安全的运营、更智慧的服务、更高效的管理目标，在全息感知、智能分析、全景管控、准确便捷、主动进化五个方面开展智慧系统建设工作。 成都瀚视智能技术有限公司视频AI边缘网关助力地铁车站智能化转型升级。哪家公司有智慧水库解决方案？济南AI边缘网关零售价行业智能化升级，边缘AI的典型应用场景 智能汽车 具备智能驾驶辅助的汽车在行驶过程中会产生大量数据，这些数据可能是汽车自身数...

智慧加油站AI视频分析监管系统 二、智慧加油站AI智能视频分析系统运用多感知融合联邦监控视频优化算法，第①次根据自动检索后开展预警信息。加油站工作人员会依据AI智能视频分析系统预警信息立即阻止现场的不安全行为。根据视频监控系统系统，加油站的智能监控可以根据视频智能技术开展。AI智能视频分析系统从根源上找到和分析安全隐患的缘故、规律性、鉴别和评定出现异常作业标准，加强预警信息合理调节和防患未然。 三、智慧加油站AI智能视频分析系统应用推广双重预防体制、智能视频监管。智慧加油站AI智能视频分析系统还具备下列优势:该计划方案灵活运用旧计划方案，可以根据原视频监控系统系统开展智能化更新改造，布署低成本...

河湖水面异物监测系统 基于多光谱遥感数据，利用人工智能深度学习手段，实现河道水陆边界线、水面垃圾、疑似污染源提取，并对提取结果进行空间统计分析，实时监测水面状况，当监测到水面出现漂浮物、垃圾等异常情况时，主动触发预警，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，减少人工监控工作强度，达到河面无大面积漂浮物、河岸无垃圾、无违法排污口的城市管理目标。水面异物智能识别预警，7*24小时不间断监测。AI边缘网关加算法赋能河湖水面异物监测智能化升级。哪家公司口碑好，服务有保障？西安AI边缘网关诚信合作智慧园区 3、打造一批贴近实战的联动应用场景 提升园区韧性专题联动应用场景。围绕园区安全热点痛点问题，...

智慧园区 1、形成一套高效运行的体制机制 建立联席联勤联动指挥机制。制定完善入驻部门日常管理、联合值班值守、联席会商、快速响应、考核评价等工作机制。 优化标准规范机制。围绕“高效处置一件事”目标，按照园区治理主题逐项梳理业务流程，形成园区治理领域统一事项清单和权责清单库，并推动流程优化，实现突发事件联动处置、高频事件标准化处置、潜在事件提前处置。 优化项目联审统筹机制。原则上新增园区管理领域信息化应用向“一网统管”平台集聚，基于统一底座和服务进行专业化开发，避免重复建设。 建立平战联动机制。依托一期建设内容，推动安全生产、企业服务等多源数据汇聚、业务协同及实战赋能，建立7×24小时响应的园区运...

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...

智慧水利解决方案 水利是现代农业建设不可或缺的首要条件，是生态环境改善不可分割的保障系统。但当前智慧化、信息化建设发展也存在如下一些问题： ①人力投入大，成本高且效率低：a、人力监控，人力记录数据，而数据会根据环境、时间等存在差异，造成人工误差；b、人工预警判断，缺少完善预警机制； ②应用智能化水平不够：a、信息统计、汇总、分析缺少智能化手段；b、“四水问题”、“四乱”问题积弊深重，缺少智能化应对手段； ③数据孤岛，无统一标准且难以共享，难管理、难监督；哪家公司有智慧高速公路解决方案？长沙项目AI边缘网关智慧园区 4、打造一个共建共享的园区数据中台 园区状态“一网感知”。统筹规划，实现全区摄像...

智慧加油站AI视频分析监管系统 二、智慧加油站AI智能视频分析系统运用多感知融合联邦监控视频优化算法，第①次根据自动检索后开展预警信息。加油站工作人员会依据AI智能视频分析系统预警信息立即阻止现场的不安全行为。根据视频监控系统系统，加油站的智能监控可以根据视频智能技术开展。AI智能视频分析系统从根源上找到和分析安全隐患的缘故、规律性、鉴别和评定出现异常作业标准，加强预警信息合理调节和防患未然。 三、智慧加油站AI智能视频分析系统应用推广双重预防体制、智能视频监管。智慧加油站AI智能视频分析系统还具备下列优势:该计划方案灵活运用旧计划方案，可以根据原视频监控系统系统开展智能化更新改造，布署低成本...

智慧环卫平台解决方案 智慧环卫是互联网+时代下的环卫精细化、智能化、数据化管理新模式，面向城管局、城管局环卫科、外包环卫公司，结合环卫工作特性，做到环卫业务横向一条线（保洁、收运、转运、设施）管理，纵向多层级（政体、环卫公司、环卫人员）打通，实现环卫作业全过程实时监督、智能分析、精确调度、高效决策。 ①运用智慧化手段，提升精细化管理水平； ②缩短问题解决周期，提升问题处置效率； ③实现自动化监管，建立长效考核机制； ④创新环卫管理理念，树立环卫新形象；哪家公司有智慧养殖解决方案？智能化AI边缘网关厂家电话停车场无人值守管理系统 以AI（人工智能）无人化停车场解决方案代替人工停车场收费管理，帮助...

智慧消防通道 消防通道是火灾发生时供消防车通行的道路，国家法律和消防技术标准对消防车通道的设置和管理有明确要求。但由于**法律和安全意识不强、有关单位管理不到位等原因，各地堵塞消防车通道的现象屡禁不止，因此影响火灾救援甚至造成人员伤亡的情况时有发生。 1）人工智能模式： 采用较新的深度学习算法模型，利用视频数据本身作为算法模型的训练数据集，进行人工智能实时在线智能监控，准确性高，实时性更好，将重复的体力劳动交由机器去识别分析，解放劳动力，推动信息化的发展，有效的解决视频监控的利用率问题。哪家公司有智慧门店解决方案？苏州AI边缘网关现货数字乡村 以农业农村大数据为焦点，设计县、乡、村数字乡村的三...

边缘AI所面临的挑战 近两年，边缘AI产业生态已逐步构建，但在良好态势的背后，边缘智能仍面临诸多问题。 1. 由于云计算系统借助边缘计算不断下沉，部分流量直接通过本地边缘AI平台传输。如何对边缘AI平台服务的流量进行统计和收费是需要研究的问题。 2. 服务的对象和场景比较多样化。如何将一套边缘AI平台适配到多元化的第三方应用，也是当前面临的问题。 3. 由于业务的碎片化，边缘AI平台可能会需要分散部署在单个场景或两、三个场景中。不只需要考虑整体部署方式，还要考虑如何进行灵活、智能的运维。 4. 如何更深入的引入AI，让边缘计算发挥更高的应用优势值的研究。 5. 此外，边缘AI平台的业务运营模式...

产品亮点： 高性能AI边缘计算硬件平台，内嵌神经网络计算加速硬件引擎 ? 视频内容边缘计算，节省大量视频传输带宽成本消耗 ? 支持4路/8路/16路1080P视频流的实时视频内容分析，秒级结果输出 ? 嵌入式Linux系统低功耗、高稳定性 ? 实时视频分析画面通过HDMI接口直观呈现 ? 多个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，便于快速系统集成 ? 体积紧凑，适应多种安装场景 ? 支持定制化场景训练模型，助力行业客户应用快速落地 ? 支持智能视频分析安全预警平台的接入与统一管理，进行设备集群管理、消息推送、数据应用、报警联动、算法模型在线升...

智能视频分析边缘网关是一款针对多个网络摄像机汇聚接入的高清视频流，通过产品内置的深度学习AI算法模型，对人、车、物等多种类型目标进行实时检测与识别，对异常行为事件进行实时分析和预警，并实现AI事件结构化数据推送功能，产品搭载高性能硬件视频解码处理单元与神经网络推理加速计算单元，是一款具有高性价比的视频AI边缘计算智能设备。 成都瀚视智能技术有限公司视频AI边缘网关助力千行百业智能化转型升级。成都瀚视智能技术有限公司视频AI边缘网关助力千行百业智能化转型升级。哪家公司有道路黑烟车监管解决方案？哈尔滨信息化AI边缘网关数字乡村 以农业农村大数据为焦点，设计县、乡、村数字乡村的三层部署架构，在...

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...

智慧消防通道 消防通道是火灾发生时供消防车通行的道路，国家法律和消防技术标准对消防车通道的设置和管理有明确要求。但由于**法律和安全意识不强、有关单位管理不到位等原因，各地堵塞消防车通道的现象屡禁不止，因此影响火灾救援甚至造成人员伤亡的情况时有发生。 1）人工智能模式： 采用较新的深度学习算法模型，利用视频数据本身作为算法模型的训练数据集，进行人工智能实时在线智能监控，准确性高，实时性更好，将重复的体力劳动交由机器去识别分析，解放劳动力，推动信息化的发展，有效的解决视频监控的利用率问题。哪家公司有智慧市政解决方案？兰州AI边缘网关产品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...

边缘计算AI使用场景 3、边缘计算AI--面部识别 面部识别系统是监控摄像机的发展方向，边缘计算AI通过学习人脸可以识别出人类个体。可以快速、准确地识别人脸，适合于针对性别、年龄等特点的营销工具，以及解锁手机的人脸识别场景。 4、边缘计算AI--智能型电话 它是我们较熟悉的边缘AI设备。智能手机语音助手是智能手机边缘AI的好例子，因为这一技术实现了他们的语音界面。移动电话上的边缘计算AI使数据处理发生在设备边缘，这意味着无需向云传输设备数据。这样可以保护隐私并减少通信。哪家公司有智能制造解决方案？南宁AI边缘网关使用方法智慧加油站AI视频分析监管系统 一、根据智慧加油站AI智能视频分析系统算法...

行业智能化升级，边缘AI的典型应用场景 智慧物流 在智能物流系统中，将边缘AI应用于单元级物流终端，提高其智能化等级。如:智能分拣机器人、快递无人飞机、智能穿梭车、搬运车、无人装卸设备、物流配送机器人、智能堆垛机等。 随着物流行业步入智能化进程，这些设备需要与智能物流系统和智能物流服务平台相连接。此时，边缘AI平台成为智能物流终端设备智能觉醒的关键。 智慧农业 农业也将同样受益于边缘AI，我们曾为某畜牧企业提供了边缘AI计算机，通过客户业务需求，导入对应算法，将用户传统摄像头进行人工智能升级，边云结合，快速完成升级部署。 升级后的系统可以全天候自动完成人员、服装识别；猪只出入、转栏识别；外来生...

智慧工地 边缘计算：采用分布式AI算力设备，将多路视频的AI算力需求分摊到多个子设备，此方案相较于传统的GPU服务器优点是：1）同等算力体积更小，机房部署占用更少空间，且可支持户外的箱体内部署，功耗更低，绿色环保，2）可扩展性强，性价比高，当所需分析视频路数超过一定数量时比如16路或32路时，一台主流GPU服务器难以承载，且扩充GPU服务器成本高昂，而选用低功耗AI边缘计算网关可以支持4-16路的视频分析，成本更经济，3）可靠性高，多路视频AI分析的分布式计算，当某一AI边缘网关发生异常状态时，不影响其他设备正常工作，对整体系统工作状态影响面较小，且小型化设备便于更换维护，系统故障恢复时间更短...

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...

数字乡村 以农业农村大数据为重要支撑，设计县、乡、村数字乡村的三层部署架构，在村子里部署前端感知摄像头，进行信息的收集和指令的下发，由乡镇分控中心一级进行边缘处理，并归集到县域的总控中心云平台；村里用于乡村治理和产业发展的多功能摄像头，一个摄像头加载了多个人工智能算法，可以用于村里的治安管理，水务河流管理，垃圾排放管理，产业方面的农作物种植，农机调度管理；视频会商用于远程的教育医疗，解决乡村远距离不方便的问题；乡镇和县域的两级控制中心进行分层管理和边缘处理。哪家公司有智慧宿管解决方案？长沙AI边缘网关技术产品亮点： 高性能AI边缘计算硬件平台，内嵌神经网络计算加速硬件引擎 ? 视频内容边...

如何选择合适的边缘计算机 大多数 IIoT 数据未经分析 连接到互联网的工业设备近年来增长迅速，预计到 2025 年将达到 416 亿个终端。更令人难以置信的是每台设备产生的惊人数据量。手动分析制造装配线上传感器生成的所有信息，可能需要花费毕生的精力。在《哈佛商业评论》的一篇关于数据策略的文章中指出，在制定决策的过程中，组织的结构化数据往往只有不到一半得到有效的利用，不到 1% 的非结构化数据被分析或应用。 IP 摄像机每天生成的视频数据将近 1.6 EB，其中只有 10% 得到分析。尽管有能力收集更多信息，但这些数字表明，数据分析存在惊人的差距。靠人力是无法分析产生的所有数据的，这就是企业尝...

行业智能化升级，边缘AI的典型应用场景 智能汽车 具备智能驾驶辅助的汽车在行驶过程中会产生大量数据，这些数据可能是汽车自身数据、如时速、油门与刹车开度等，也可能是雷达、视觉等外部传感器探测的数据，在车路协同场景中，甚至还会有其他车辆的位置、速度，及电子路政设施的交互数据。 汽车在道路上行驶时，如果这些数据全部需要上传云端处理后再反馈车辆，就会产生严重的安全隐患，如果恰巧汽车行驶在无信号的山洞、隧道中，或信号故障、干扰的区域，云计算失联，汽车无法自主进行决断是非常可怕的。 所以要借助边缘AI计算机给予汽车相应思考能力，让汽车不需要云计算即可做出“潜意识”的正确反应。哪家公司有智慧矿山解决方案？郑...

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)...