產(chǎn)品亮點(diǎn)： 高性能AI邊緣計算硬件平臺，內(nèi)嵌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算加速硬件引擎 ? 視頻內(nèi)容邊緣計算，節(jié)省大量視頻傳輸帶寬成本消耗 ? 支持4路/8路/16路1080P視頻流的實(shí)時視頻內(nèi)容分析，秒級結(jié)果輸出 ? 嵌入式Linux系統(tǒng)低功耗、高穩(wěn)定性 ? 實(shí)時視頻分析畫面通過HDMI接口直觀呈現(xiàn) ? 多個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，便于快速系統(tǒng)集成 ? 體積緊湊，適應(yīng)多種安裝場景 ? 支持定制化場景訓(xùn)練模型，助力行業(yè)客戶應(yīng)用快速落地 ? 支持智能視頻分析安全預(yù)警平臺的接入與統(tǒng)一管理，進(jìn)行設(shè)備集群管理、消息推送、數(shù)據(jù)應(yīng)用、報警聯(lián)動、算法模型在線升級等應(yīng)用，滿足客戶更高級的業(yè)務(wù)需求哪家公司有智慧高速公路解決方案？哪里有AI邊緣網(wǎng)關(guān)客服電話

如何選擇合適的邊緣計算機(jī) 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(shè)備近年來增長迅速，預(yù)計到 2025 年將達(dá)到 416 億個終端。更令人難以置信的是每臺設(shè)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(fèi)畢生的精力。在《哈佛商業(yè)評論》的一篇關(guān)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被分析或應(yīng)用。 IP 攝像機(jī)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?？咳肆κ菬o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(yīng)用的原因。 設(shè)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(yīng)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(yùn)后的半夜進(jìn)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(shè)備，還會使工作人員面臨額外的風(fēng)險。哪里有AI邊緣網(wǎng)關(guān)客服電話哪家公司有智慧酒店解決方案？

構(gòu)建 AIoT 應(yīng)用的 3 個階段 一般來說，AIoT 計算的處理要求與應(yīng)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(guān)。由于在構(gòu)建 AI 邊緣計算應(yīng)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(wù)，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(biāo)是獲取大量信息來訓(xùn)練 AI 模型。未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)本身幫助不大，因?yàn)樾畔⒖赡馨貜?fù)、錯誤和異常值。在初始階段對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(fù)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(wù)更為重要。

2）解決視頻海量存儲的難題 人工智能模式的視頻智能分析，以管理部門的法律法規(guī)為依據(jù)，針對圖像本身進(jìn)行分析，當(dāng)檢測到違反行業(yè)監(jiān)管法律法規(guī)的問題時，將視頻圖像轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存儲，將無用的圖像數(shù)據(jù)拋棄或定期刪除，圖像按需存儲，容量可控，從根本上解決視頻數(shù)據(jù)海量存儲遇到的難題。 3）解決網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的限制 采用邊緣計算方式的AI視頻分析方式，在局域網(wǎng)內(nèi)部署AI視頻分析網(wǎng)關(guān)，接入已有視頻點(diǎn)位進(jìn)行視頻分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)違規(guī)停車占用消防通道時，發(fā)出告警信息，并回傳到后端平臺，平時無需時刻傳輸視頻到后端平臺，從而實(shí)現(xiàn)分布式AI計算架構(gòu)，極度降低海量視頻回傳到數(shù)據(jù)中心的帶寬支撐要求，同時輕量級的告警結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也極度節(jié)省流量，在光纖網(wǎng)絡(luò)無法覆蓋的場所，可通過4G/5G方式回傳，也不會造成高額流量費(fèi)用。哪家公司有秸稈焚燒解決方案？

智慧園區(qū) 3、打造一批貼近實(shí)戰(zhàn)的聯(lián)動應(yīng)用場景 提升園區(qū)韌性專題聯(lián)動應(yīng)用場景。圍繞園區(qū)安全熱點(diǎn)痛點(diǎn)問題，開發(fā)特殊時期防控、交通運(yùn)行、平安穩(wěn)定、平安前哨、?；啡鞒瘫O(jiān)管等專題應(yīng)用，有效提升預(yù)防和處置風(fēng)險的能力。 提升園區(qū)精細(xì)運(yùn)行專題聯(lián)動應(yīng)用場景。建設(shè)文明環(huán)境、智慧城管、綜合執(zhí)法監(jiān)管、智慧工地管控 “一張圖”等應(yīng)用場景，以數(shù)字賦能持續(xù)推動園區(qū)精細(xì)化管理。 提升園區(qū)綠色創(chuàng)新水平聯(lián)動應(yīng)用場景。以“工業(yè)園區(qū)改造”為“靚點(diǎn)”，重點(diǎn)針對營商環(huán)境、產(chǎn)業(yè)集群、企業(yè)外遷、創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析研判，助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 提升園區(qū)服務(wù)能力聯(lián)動應(yīng)用場景。開發(fā)智慧物業(yè)、智慧停車、公共服務(wù)供給、人文科技等專題，助力園區(qū)服務(wù)能力和服務(wù)品質(zhì)提升。哪家公司有智慧電梯解決方案？智慧AI邊緣網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品

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智慧環(huán)衛(wèi)平臺解決方案 智慧環(huán)衛(wèi)是互聯(lián)網(wǎng)+時代下的環(huán)衛(wèi)精細(xì)化、智能化、數(shù)據(jù)化管理新模式，面向城管局、城管局環(huán)衛(wèi)科、外包環(huán)衛(wèi)公司，結(jié)合環(huán)衛(wèi)工作特性，做到環(huán)衛(wèi)業(yè)務(wù)橫向一條線（保潔、收運(yùn)、轉(zhuǎn)運(yùn)、設(shè)施）管理，縱向多層級（政體、環(huán)衛(wèi)公司、環(huán)衛(wèi)人員）打通，實(shí)現(xiàn)環(huán)衛(wèi)作業(yè)全過程實(shí)時監(jiān)督、智能分析、精確調(diào)度、高效決策。 ①運(yùn)用智慧化手段，提升精細(xì)化管理水平； ②縮短問題解決周期，提升問題處置效率； ③實(shí)現(xiàn)自動化監(jiān)管，建立長效考核機(jī)制； ④創(chuàng)新環(huán)衛(wèi)管理理念，樹立環(huán)衛(wèi)新形象；哪里有AI邊緣網(wǎng)關(guān)客服電話

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