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來源: 發(fā)布時間:2023-03-06

明廚亮灶監(jiān)管系統(tǒng) 方案需求: 當(dāng)前食品藥品監(jiān)管工作的主要需求體現(xiàn)在以下幾個方面: ①遠(yuǎn)程集中監(jiān)管的需求; ②后廚全流程視頻監(jiān)管的需求; ③視頻數(shù)據(jù)存儲、查詢、回放的需求,作為事件回溯手段; ④向公眾開放的需求,實現(xiàn)大部分人監(jiān)督的訴求; ⑤信息發(fā)布的需求; 方案描述: 明廚亮灶”監(jiān)管平臺通過賬號,在平臺上進行注冊需要取流的攝像機,需要遠(yuǎn)程監(jiān)管時,監(jiān)管人員可以直接通過云平臺取流上墻進行遠(yuǎn)程監(jiān)管,并通過AI算法能力實時監(jiān)測各單位后廚全流程。對于需要中心存儲的視頻,可以通過中心存儲系統(tǒng)進行重要視頻的存儲,極大的節(jié)省了中心存儲。 另一方面,第三方平臺也是通過賬號,獲取取流地址,在微信、網(wǎng)頁上做集成開發(fā),為社會公眾提供遠(yuǎn)程查看各個餐飲單位后廚實時操作視頻功能,真正實現(xiàn)后廚亮化。 餐飲企業(yè)管理人員也可以通過登錄微信端,查看自家店鋪后廚各個點位的視頻監(jiān)控,實現(xiàn)遠(yuǎn)程店鋪管理。哪家公司有智慧園區(qū)解決方案?招標(biāo)AI邊緣網(wǎng)關(guān)使用方法

船舶大氣污染物檢測系統(tǒng) 通過搭建視頻數(shù)據(jù)采集設(shè)備及AIS設(shè)備,結(jié)合算法模型,實現(xiàn)途徑船只識別及黑煙排放識別,從而釋放執(zhí)法部門人力監(jiān)管資源,提升監(jiān)管效率。數(shù)據(jù)采集模塊通過設(shè)置高清視頻采集與圖像抓拍設(shè)備,對接AIS系統(tǒng)獲取船舶信息,自動拍攝黑煙視頻片段和黑煙圖片。視頻智能分析模塊基于算法和實拍影像,參照林格曼黑度等級判定排放黑煙的等級情況,判斷疑似違法黑煙排放船舶。黑煙智能管理平臺模塊,將疑似違法船舶排放黑煙的視頻和圖片實時上傳智能管理平臺,預(yù)警推送疑似違法船舶信息。釋放執(zhí)法部門人力監(jiān)管資源,提升監(jiān)管效率。南寧信息化AI邊緣網(wǎng)關(guān)哪家公司有智慧加油站解決方案?

行業(yè)智能化升級,邊緣AI的典型應(yīng)用場景 智慧交通 隨著城市交通智能化的發(fā)展,各種終端數(shù)量的增加,對海量信息實時處理的需求也明xian增加。 比如交通監(jiān)控攝像頭,單個路口的高清攝像頭每天就會產(chǎn)生幾十G的視頻文件,如果是一條街、一個區(qū)域、甚至一座城市,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是無比巨大的,而這些視頻中,真正有效的,需要捕捉的違法行為內(nèi)容占比很少。 邊緣AI計算機可在現(xiàn)場進行智能處理,直接在本地分析違法行為,篩選有價值內(nèi)容上傳,極度降低了無效內(nèi)容產(chǎn)生的帶寬和存儲浪費。 智能交通正在從單一場景的交通管理,向融合場景的交通服務(wù)發(fā)展。V2X(汽車無線通訊互聯(lián))場景可以讓道路駕駛更安,更多的道路智能設(shè)備加入,給予汽車如限速、惡劣天氣預(yù)警、并線提醒、路口信號燈配時調(diào)度等數(shù)據(jù)。

數(shù)字鄉(xiāng)村 以農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)為重要支撐,設(shè)計縣、鄉(xiāng)、村數(shù)字鄉(xiāng)村的三層部署架構(gòu),在村子里部署前端感知攝像頭,進行信息的收集和指令的下發(fā),由鄉(xiāng)鎮(zhèn)分控中心一級進行邊緣處理,并歸集到縣域的總控中心云平臺;村里用于鄉(xiāng)村治理和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的多功能攝像頭,一個攝像頭加載了多個人工智能算法,可以用于村里的治安管理,水務(wù)河流管理,垃圾排放管理,產(chǎn)業(yè)方面的農(nóng)作物種植,農(nóng)機調(diào)度管理;視頻會商用于遠(yuǎn)程的教育醫(yī)療,解決鄉(xiāng)村遠(yuǎn)距離不方便的問題;鄉(xiāng)鎮(zhèn)和縣域的兩級控制中心進行分層管理和邊緣處理。哪家公司有秸稈焚燒解決方案?

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,因為信息可能包含重復(fù)、錯誤和異常值。在初始階段對收集的數(shù)據(jù)進行預(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。哪家公司有智慧安檢解決方案?青島AI邊緣網(wǎng)關(guān)零售價

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