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來源: 發布時間:2023-03-12

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構建 AIoT 應用的 3 個階段 一般來說,AIoT 計算的處理要求與應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。由于在構建 AI 邊緣計算應用的 3 個階段中,每個階段都使用不同的算法來執行不同的任務,因此每個階段都有自己的處理要求。 1 數據收集 這一階段的目標是獲取大量信息來訓練 AI 模型。未經處理的原始數據本身幫助不大,因為信息可能包含重復、錯誤和異常值。在初始階段對收集的數據進行預處理以識別模式、異常值和缺失的信息,允許用戶糾正錯誤和偏差。根據收集數據的復雜程度,用于數據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 的規格,而不是圖形處理單元 (GPU),對于執行數據收集任務更為重要。西安AI邊緣網關詢問報價哪家公司技術實力強,質量過硬?

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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為依據,針對圖像本身進行分析,當檢測到違反行業監管法律法規的問題時,將視頻圖像轉換成結構化數據并存儲,將無用的圖像數據拋棄或定期刪除,圖像按需存儲,容量可控,從根本上解決視頻數據海量存儲遇到的難題。 3)解決網絡傳輸帶寬的限制 采用邊緣計算方式的AI視頻分析方式,在局域網內部署AI視頻分析網關,接入已有視頻點位進行視頻分析,當發現違規停車占用消防通道時,發出告警信息,并回傳到后端平臺,平時無需時刻傳輸視頻到后端平臺,從而實現分布式AI計算架構,極度降低海量視頻回傳到數據中心的帶寬支撐要求,同時輕量級的告警結構化數據也極度節省流量,在光纖網絡無法覆蓋的場所,可通過4G/5G方式回傳,也不會造成高額流量費用。哪家公司有智慧社區解決方案?

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