城市基層管理及視頻場(chǎng)景分析平臺(tái)-智慧治理 1.視覺Al算法主動(dòng)識(shí)別電動(dòng)車上樓違規(guī)行為； 2.自動(dòng)播報(bào)告警語(yǔ)音，提醒居民； 3.電梯門延遲關(guān)閉/停梯預(yù)警，事件行為信息自動(dòng)推送值班室； 4. 高空拋物監(jiān)測(cè)場(chǎng)景利用現(xiàn)代數(shù)字監(jiān)控技術(shù)、AI智能等先進(jìn)的技術(shù)手段,延伸管理人員的視覺,幫助管理人員對(duì)小區(qū)樓宇進(jìn)行各方面監(jiān)控,確保小區(qū)居民的生命安全，同時(shí)也能夠在拋物事件發(fā)生后，做到事后取證并追究相關(guān)人員的法律責(zé)任。 5.通過物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備對(duì)獨(dú)居老人的健康監(jiān)管，可有效降低獨(dú)居老人健康事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，防止老人因無(wú)人照看帶來的安全隱患，優(yōu)化社區(qū)/村委人員工作方式，將原有頻繁的上門查看改為遠(yuǎn)程系統(tǒng)監(jiān)管，當(dāng)平臺(tái)發(fā)出預(yù)警信息時(shí)社區(qū)/村委人員上門查看異常老人狀態(tài)，有效降低了工作人員工作量。 6.借助于AI智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)感知等先進(jìn)技術(shù)，通過科技手段完善城市基層運(yùn)行和管理辦法，提升城市基層治理能力現(xiàn)代化水平。哪家公司有硬件產(chǎn)品定制化服務(wù)能力？無(wú)錫信息化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

產(chǎn)品亮點(diǎn)： 高性能AI邊緣計(jì)算硬件平臺(tái)，內(nèi)嵌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算加速硬件引擎 ? 視頻內(nèi)容邊緣計(jì)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(shí)視頻內(nèi)容分析，秒級(jí)結(jié)果輸出 ? 嵌入式Linux系統(tǒng)低功耗、高穩(wěn)定性 ? 實(shí)時(shí)視頻分析畫面通過HDMI接口直觀呈現(xiàn) ? 多個(gè)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(chǎng)景 ? 支持定制化場(chǎng)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(tái)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(bào)警聯(lián)動(dòng)、算法模型在線升級(jí)等應(yīng)用，滿足客戶更高級(jí)的業(yè)務(wù)需求蘇州國(guó)產(chǎn)AI邊緣網(wǎng)關(guān)哪家公司有智慧門店解決方案？

行業(yè)智能化升級(jí)，邊緣AI的典型應(yīng)用場(chǎng)景 智能汽車 具備智能駕駛輔助的汽車在行駛過程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是汽車自身數(shù)據(jù)、如時(shí)速、油門與剎車開度等，也可能是雷達(dá)、視覺等外部傳感器探測(cè)的數(shù)據(jù)，在車路協(xié)同場(chǎng)景中，甚至還會(huì)有其他車輛的位置、速度，及電子路政設(shè)施的交互數(shù)據(jù)。 汽車在道路上行駛時(shí)，如果這些數(shù)據(jù)全部需要上傳云端處理后再反饋車輛，就會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的安全隱患，如果恰巧汽車行駛在無(wú)信號(hào)的山洞、隧道中，或信號(hào)故障、干擾的區(qū)域，云計(jì)算失聯(lián)，汽車無(wú)法自主進(jìn)行決斷是非常可怕的。 所以要借助邊緣AI計(jì)算機(jī)給予汽車相應(yīng)思考能力，讓汽車不需要云計(jì)算即可做出“潛意識(shí)”的正確反應(yīng)。

智慧平安社區(qū) 智慧社區(qū)解決方案以打造社區(qū)智慧平安為首要目標(biāo)面向的主要客戶為公安，政法委，街道，區(qū)市，將前端鋪設(shè)的IOT硬件，主要為人臉識(shí)別門禁，人卡，車卡攝像頭，次要為高空拋物，周界，地磁，煙感等智能硬件，通過網(wǎng)絡(luò)采集到數(shù)據(jù)中臺(tái)，通過分析數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)人、房、車、地、物、情各類數(shù)據(jù)有效感知，實(shí)現(xiàn)預(yù)警分析，研判的效果，以小程序，app，安防，物業(yè)平臺(tái)等不同的形式呈現(xiàn)給居民、物業(yè)、街道、公安、綜治辦等，形成多級(jí)聯(lián)動(dòng)機(jī)制。在滿足安防基礎(chǔ)建設(shè)后通過整合京東生態(tài)能力，將快遞，社區(qū)團(tuán)購(gòu)，菜籃子，京東健康，垃圾分類等智慧相關(guān)產(chǎn)品植入社區(qū)，提升社區(qū)整體智慧化運(yùn)轉(zhuǎn)水平。解決“社區(qū)治理”、“民生服務(wù)”，以此打造政體業(yè)務(wù)高效、環(huán)境安全、服務(wù)便捷、管理睿智、生活智能的社區(qū)新形態(tài)，從而各面提升社區(qū)居民的生活品質(zhì)和安全感、幸福感。哪家公司有智慧安檢解決方案？

構(gòu)建 AIoT 應(yīng)用的 3 個(gè)階段 2 訓(xùn)練 AI 模型需要在高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和資源匱乏的 ML 或 DL 算法上進(jìn)行訓(xùn)練，這些算法需要更強(qiáng)大的處理能力，例如強(qiáng)大的 GPU，以支持并行計(jì)算來分析所收集的、經(jīng)預(yù)處理的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練 AI 模型涉及選擇 ML 模型，并根據(jù)所收集、經(jīng)預(yù)處理的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。在此過程中，需要評(píng)估和調(diào)整參數(shù)以確保準(zhǔn)確性。有很多訓(xùn)練模型和工具可供選擇，包括現(xiàn)成的 DL 設(shè)計(jì)框架，例如 PyTorch、Tensor Flow 和 Caffe。訓(xùn)練通常在指定的 AI 訓(xùn)練機(jī)或云計(jì)算服務(wù)上而不是在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行，例如亞馬遜的 AWS Deep Learning AMIs、谷歌 Cloud AI 或微軟 Azure Machine Learning 等。哪家公司有智能視頻分析安全預(yù)警軟件平臺(tái)？信息化AI邊緣網(wǎng)關(guān)招商加盟

哪家公司有化工園區(qū)安全風(fēng)險(xiǎn)智能管控解決方案？無(wú)錫信息化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī)——將 AI 轉(zhuǎn)移到 IIoT 邊緣？ 將 AI 轉(zhuǎn)移到 IIoT 邊緣 IIoT 系統(tǒng)的激增正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。例如，在大型煉油廠內(nèi)，大量傳感器和設(shè)備每天都會(huì)生成 1TB 的原始數(shù)據(jù)。將所有這些原始數(shù)據(jù)，發(fā)送回公共云或私有服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)或處理，需要相當(dāng)大的帶寬、可用性和功耗。在很多工業(yè)應(yīng)用中，尤其是位于偏遠(yuǎn)地區(qū)的高度分散的系統(tǒng)中，不間斷向中心服務(wù)器發(fā)送大量數(shù)據(jù)是不可能的。 即使企業(yè)擁有帶寬和足夠的基礎(chǔ)設(shè)施，部署和維護(hù)成本也非常高，數(shù)據(jù)傳輸和分析還存在大量延遲的情況。關(guān)鍵任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用必須能夠盡快分析原始數(shù)據(jù)。 為了減少延遲、降低數(shù)據(jù)通信和存儲(chǔ)成本，并提高網(wǎng)絡(luò)可用性，IIoT 應(yīng)用正將 AI 和 ML 功能部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，以直接在現(xiàn)場(chǎng)啟用更強(qiáng)大的預(yù)處理功能。更具體地說，邊緣計(jì)算處理能力的進(jìn)步，使 IIoT 應(yīng)用能利用邊遠(yuǎn)位置的 AI 決策能力。無(wú)錫信息化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

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