Information

Home>Information>边缘AI计算机软件生态与应用场景

边缘AI计算机软件生态与应用场景

2021-06-09


云计算面临的挑战



如今,物联网已经完融入人们的生活,各行业各都在通过5G与万物互联进行产业升级,大量的终端传感器、探测器投入使用。

 

上百亿计的终端会不停产生大量的“小数据”,海量有效、无效数据在各个终端之间实时传输,统一上传云端处理,这导致云端的计算、通讯流量等压力巨大,也无法满足处理时效性。所以人们开始追求终端具备自主决断的能力,不将所有数据都交给云端处理。


而在这样的情况下,一个既具备云计算的优势,能迅速部署、快速迭代,又可以在数据源头实时计算响应的模式就被提出了 — 边缘计算



边缘AI计算机


边缘AI计算是在终端附近部署边缘节点计算机,将算力下放到终端附近的边缘节点。


边缘AI计算机可通过多种形式与终端通信,减少数据传输过程中的转发和处理时间,显著降低通讯延时,分担云端数据计算压力,减少网络流量花费。同时,数据计算在边缘节点完成,可以提高数据的隐私安全性。


640.png


云平台则继续负责大数据挖掘、大规模学习、算法迭代等需要集中处理的数据。同时,对边缘计算机进行算法赋能并迭代更新,通过边缘计算与云计算分工协作,来满足不断增长的计算需求。

 


Coeus-AI边缘计算机


640 (1).png

Coeus - 3601T


汉智兴首先将目光锁定在了交通行业,力求为道路管理者提供便捷、智能、安全的产品和服务,更加合理的分配资源,提高效率、效益,改善服务质量。


丰富的接口拓展性,对雷达、摄像机、信号灯等主要交通设施实现融合,快速稳定的实现传统设备智能化。


640 (2).png

AI边缘计算机接口



AI边缘计算机硬件架构


640 (3).png



AI边缘计算机软件包


640.webp.jpg



交通领域核心算法与应用



与主流AI算法提供商深度合作,通过成熟的AI算法,可以减少用户在核心算法方面的成本投入,与客户已有业务快速集成。

640 (4).png


常见场景应用



640 (5).png

目标识别算法



640 (6).png

目标跟踪算法



640 (7).png

车辆特征识别算法



640 (8).png

机动车牌照识别算法


640 (9).png

行为分析算法


640 (10).png


人员特征识别算法



AI边缘计算实现车路协同


640 (11).png


边缘AI计算机可以融合各类传感器,对人员、车辆和道路的状态进行监控管理、采集分析,为交通管控、态势预测、运营调度提供数据支撑,把管控信息下发。将人、车、路互联互通,满足政府治理、企业运营、个人出行的不同服务需求。


汉智兴科技将持续不断的为传统行业提供更多的便捷、安全、智能的产品和解决方案。