[VIP第1年] 指数:3
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等内容。边缘计算盒子可以利用人工智能技术，实现对数据的自动识别、分类和分析，从而提高数据处理效率和准确性。同时，边缘计算盒子还可以利用机器学习技术，通过训练模型来提高算法的准确性和效率。在实际应用中，边缘计算盒子已经广泛应用于物联网、工业物联网、智能家居等领域。例如，在智能家居中，边缘计算盒子可以安装在家庭网关上，通过对家庭中的设备进行实时监测和控制，实现能源管理、安全监控等功能。在工业物联网中，边缘计算盒子可以安装在生产线上，通过对生产数据进行实时处理和分析，提高生产效率和质量。AI盒子支持云端统一进行设备管理和固件升级。算法盒子边缘计算盒子人脸识别安全帽识别算法
深圳广安视讯采用国产高算力AI芯片，提供边缘计算盒子解决方案，支持图像分析、身份验证、结构化解析主流算法及车辆检测、烟火检测、安全帽检测等若干长尾算法开发，支持算法灵活加载、运行、升级，支持智能感知事件联动录像回放，同时还具备视频存储及预览回放、报警联动、数据隐私保护等功能，拥有数据边缘汇聚、边缘自治和云边协同的能力，适用于工业智造、综合治安、安监应急、园区楼宇、零售商超、小区社区、建筑工地等多种行业场景。为行业解决方案提供商、集成商、代理商提供多样的智能化产品。瑞芯微RV1126边缘计算盒子边缘计算盒子采用AI芯片，提供算力支撑，轻松应对边侧大规模数据处理挑战。
近年来，随着大数据、云以及人工智能的火热发展，智能与安全成为科技发展的两大重要课题。在现代化城市和各类工业园区的建设工程中，以车辆和人口为基础的大数据应用对于城市安全布控有着重要的意义。传统摄像机监控录像的作用已成为安防产品的背景原色，将监控与行人识别、车辆识别结为一体的结构化摄像机为安防行业重要的发展方向。
在此背景下：
1、如何从上万路的视频中识别并提取有效的人体特征信息和车辆特征信息？
2、如何实现将大容量的视频数据中重要的信息或者关键特征进行存储？并同时保证这些信息的准确性（不失真）以及时效性。
3、如何实现结构化数据的检索和管理？
4、如何对已经部署的传统监控系统进行智能化升级？
电力系统迈向智能化征程，边缘计算盒子扮演不可或缺角色。变电站内，它实时汇总电压互感器、电流互感器数据，快速计算功率因数、谐波含量等参数，智能调控无功补偿设备、滤波装置，保障电能质量上乘；配电网巡检时，搭载于无人机、巡检机器人，分析拍摄图像定位线路故障隐患，识别绝缘子破损、导线过热问题准确度超 95%。面对分布式能源接入挑战，盒子即时处理光伏、风电发电数据，优化微电网能量调度策略，平抑功率波动，实现分布式电源友好并网，确保电网供需平衡、安全稳定，为城乡用电筑牢可靠根基。广安视讯边缘计算盒子实现本地化部署, 具备低时延、低带宽、本地化、高安全、低成本、易部署的优势。
深圳广安视讯基于算能BM1684X设计的智能工作站，适配Cafe/TensorFlow/MxNetPyTorch/ONNX/Paddle飞桨等主流深度学习四框架，是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设备之一;支持 Docker 容器化部署和 Pvthon 开发环境。提供深度学习开发工具包，包括底层库(fmpeg、opencv等)、推理部署工具、等一系列软件工具，涵盖了神经网络推理阶段所需的模型优化、高效运行时支持等能力;提供开源只的pipeline 开发工具案例，集成拉流、解码、推理分析、推流等全数据流程模块。华为智能小站搭载华为昇腾AI处理器，提供高达16 TOPS INT8的算力。AI视频流分析边缘计算盒子国产智能分析盒
国产边缘计算盒子轻量级盒子，重载AI能力。算法盒子边缘计算盒子人脸识别安全帽识别算法
随着深度学习模型在机器视觉领域的持续优化，目标检测、识别和分类能力提升，对计算硬件提出了更高要求。深度学习任务需要大量计算资源，特别是在边缘设备上，单一处理器盒子如CPU在处理矩阵运算和图像分析时效率较低，容易出现性能瓶颈，导致延迟增大；而GPU虽然在图像处理上优异，但功耗较高且不能灵活应对多样化任务。深圳广安视讯打造高效低延迟的AI边缘计算盒子视觉推理解决方案，满足边缘计算中机器视觉和AI任务的复杂需求，凭借强劲的硬件支持、丰富的接口配置和出色的环境适应性。算法盒子边缘计算盒子人脸识别安全帽识别算法
文章来源地址: http://dzyqj.m.chanpin818.com/jcdl(ic)/qtjcdlic/deta_24754129.html
免责声明： 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息，均来源于其对应的用户，本网对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题，请及时与本网联系，我们将核实后进行删除，本网站对此声明具有最终解释权。
