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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？哪家公司有危险化学品风险监测解决方案？德阳AI边缘网关图片

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。珠海AI边缘网关哪家公司有管道管线解决方案？

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。”

城市基层管理及视频场景分析平台-智慧治理 1.视觉Al算法主动识别电动车上楼违规行为； 2.自动播报告警语音，提醒居民； 3.电梯门延迟关闭/停梯预警，事件行为信息自动推送值班室； 4. 高空抛物监测场景利用现代数字监控技术、AI智能等先进的技术手段,延伸管理人员的视觉,帮助管理人员对小区楼宇进行各方面监控,确保小区居民的生命安全，同时也能够在抛物事件发生后，做到事后取证并追究相关人员的法律责任。 5.通过物联网感知设备对独居老人的健康监管，可有效降低独居老人健康事件发生风险，防止老人因无人照看带来的安全隐患，优化社区/村委人员工作方式，将原有频繁的上门查看改为远程系统监管，当平台发出预警信息时社区/村委人员上门查看异常老人状态，有效降低了工作人员工作量。 6.借助于AI智能、大数据、物联感知等先进技术，通过科技手段完善城市基层运行和管理办法，提升城市基层治理能力现代化水平。哪家公司有智能视频分析安全预警软件平台？

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。哪家公司有智慧交通解决方案？上海项目AI边缘网关

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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。德阳AI边缘网关图片

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