寒武纪边缘计算盒子快速部署能力

时间:2024年12月21日 来源:

    工业 4.0 时代,柔性生产、智能制造呼声高涨,边缘计算盒子恰是幕后 “功臣”。在汽车制造流水线,它化身智能监工,与机械臂、传感器深度互联。焊接机器人作业时,盒子实时采集焊接电流、电压及焊点成型数据,通过内置算法核验工艺标准,一旦偏差即刻调整参数;零部件组装环节,分析视觉传感器图像,准确定位零件位置、姿态,引导机械臂准确抓取、安装,次品率直降。设备维护层面,持续监测设备振动频谱、油温等参数,结合机器学习模型预测故障发生概率、时间点,安排预防性维护,大幅削减停机时间,提升生产效率,让工业生产线时刻保持高效运转,助力企业降本增效。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。寒武纪边缘计算盒子快速部署能力

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    城市交通问题也急需解决,边缘计算盒子带来曙光。十字路口,它接入摄像头、地磁传感器数据洪流,每秒运算上百次,准确统计车流量、车速、车辆排队长度,以此动态调配信号灯时长,主干道通行效率提升 30%。公交系统里,盒子安装于站台、车辆,实时分析客流分布,智能调度发车频次、规划比较优的线路;辅助自动驾驶领域更是大放异彩,车载边缘计算盒子融合激光雷达、摄像头数据,瞬间识别行人、车辆、交通标识,快速规划避障路径,反应速度远超远程云端指令,为驾乘安全添砖加瓦,推动交通智能化蜕变。智慧城市边缘计算盒子性能华为昇腾智能小站实时分析路况,智慧交通新篇章。

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复杂环境,AI边缘计算盒子草从容应对,适应多张场景下的算法应用

由于前端摄像机应用场景往往极为复杂化、多样化、碎片化。因此在实际业务应用当中,边缘计算同样面临复杂、严格的应用标准。针对前端及边缘产品复杂应用环境,深圳广安视讯的国产AI边缘计算Box创新性采用无风扇设计,并配备了4G版本以供用户选择,即使处于恶劣的温度、网络环境下,也能让非智能摄像机获得AI算力共享秒变智能摄像机,可广泛应用于公安、楼宇、社区、看守所场景等室内外场景。

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? AI盒子设计用于在-40℃至70℃的室外环境中工作,采用无风扇散热技术,适应各种恶劣环境。

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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。视频分析预测,边缘计算优化资源分配。厨房安全边缘计算盒子算法框架

边缘计算盒子具备视频存储及预览回放、报警联动、数据隐私保护等功能。寒武纪边缘计算盒子快速部署能力

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。寒武纪边缘计算盒子快速部署能力

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