浅述边缘计算场景下的云边端协同融合架构的应用场景示例

云计算正在向一种更加全局化的分布式节点组合形态进阶,而边缘计算是云计算能力向边缘侧分布式拓展的新触角。随着城市建设进程加快,海量设备产生的数据,若上传到云端进行处理,会对云端造成巨大压力。如果利用边缘计算来让云端的能力下沉,则可以很好地解决海量数据的处理问题,让云端的数据处理压力得到有效地分摊。

对于边缘AI总体来说,核心诉求是高性能、低成本、高灵活性。以TSINGSEE青犀边缘计算AI智能分析网关为例,它的主要特点如下:

1)算力:支持高达17.6T的INT8峰值算力或2.2T的FP32高精度算力;

2)性能:支持高达16路1080P高清视频全流程处理,支持32路全高清视频硬件解码与2路编码;

3)算法:支持人/车/非/物识别、视频结构化、轨迹行为分析等多种算法移植;

4)场景:支持智慧园区/安防/工控/商业等多领域多场景灵活部署;

5)接口:支持USB、HDMI、RS-485、RS-232、SATA、自定义I/O等多种接口;

6)移植:支持Caffe/TensorFlow/PyTorch/MXNet/Paddle Lite等主流深度学习框架;

7)云边协同:支持Docker容器化、Kubernetes扩展管理,支持云端模型更新与设备管理、升级。

经过处理的数据从边缘节点汇聚到中心云,云计算做大数据分析挖掘、数据共享,同时进行算法模型的训练和升级,升级后的算法推送到边缘,使边缘设备更新和升级,完成自主学习闭环。TSINGSEE青犀边缘计算AI智能分析网关支持一键部署,及时生效,设备内置了二十多种AI算法,包括人车非结构化分析、人脸识别,行为分析、周界警戒、消防警戒等,能对视频中的人、车、物、行为等进行追踪与识别、上报识别结果,可应用在能源矿场、工厂、工地、危化行业、消防、电力、工业园区、校园安全等领域与场景中。

在场景应用中,通过将现场监控设备采集的数据经AI边缘智能分析后,分析结果统一汇聚至EasyCVR视频融合平台,并进行数据分析与统计的可视化结果展示,快速构建基于AI视频识别技术的大数据智能分析与安全风险预警平台,并能对常见的各类安全规范及行为进行监测与管控,如穿戴规范、在岗状态、危险行为、周界异常、作业区域环境异常(明火、烟雾)等,满足基于视频服务的数据感知、远程监控、智能识别、智能分析、智能告警等需求。

边缘智能有望尽可能地将深度学习计算从云端推向边缘,这使得开发各种分布式、低延迟和可靠的智能服务成为可能。与此同时,站在全局角度思考,中心云资源的分配、算力协同与调度等,也需要云边协同的模式进行部署与展开。

EasyCVR系统与AI智能分析网关在项目的部署中,则采取了这种云边端协同的模式,将云计算的能力下沉到边缘侧、设备侧,并通过中心进行统一交付、运维、管控,并且这种模式已经运用在了智慧城市、智慧交通、智慧工厂、智慧工地、智慧校园、智慧社区、智慧景区等领域中。

1)智慧安防:用于社区、楼宇、企业园区等场所的安防监管场景,如:人脸门禁、人员进出、车辆出入、周界防范、危险区域闯入、可疑徘徊等,对周界形成安全布控,弥补传统人工监控模式的效率低下等问题,可提高相关场所的安全管理与风险防范水平。

2)智慧安监:用于企业安全生产监管场景,如:工地、煤矿、危化品、加油站、烟花爆竹、电力等行业,有助于降低企业在生产过程中存在的安全隐患,保障企业安全生产。

3)智慧景区:用于景区、公园等场景,可实时统计监控范围内的游客流量、预警人群拥挤事件、防止危险区域有人员闯入、识别烟火、车辆违停等,可有效消除治安隐患,配合实现人流统计和安防管控。

4)城市管理:基于街面秩序检测、市容环境检测、突发事件检测、施工管理等AI算法模型,能及时发现城市监管中的各种违法违规问题,并能立即触发告警,让执法人员可以及时干预处理,实现城市管理的可感、可视、可管、可控,提升执法人员的工作效率。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/130653.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

dubbo集群容错策略

相关参数在 org.apache.dubbo.common.constants.ClusterRules 策略名称作用使用场景 failover 失败启动切换 当出现失败会重试其他服务器,会带来更长延迟,通过 retries2 来设置重试次数(不含第一次) 通常用于读操作 failfast …

Vert.x学习笔记-Vert.x的基本处理单元Verticle

Verticle介绍 Verticle是Vert.x的基本处理单元,Vert.x应用程序中存在着处理各种事件的处理单元,比如负责HTTP API响应请求的处理单元、负责数据库存取的处理单元、负责向第三方发送请求的处理单元。Verticle就是对这些功能单元的封装,Vertic…

使用趋动云部署ChatGLM3-6B模型

使用趋动云部署ChatGLM3-6B模型 1 创建项目2 配置环境 修改代码3 运行代码 1 创建项目 创建项目 进入项目 -> 运行代码 -> 选择资源(B1.large) 2 配置环境 修改代码 等待开发者工具加载完成 -> 点击 JupyterLab 进入开发环境 打开 termin…

10.MySQL事务(上)

个人主页:Lei宝啊 愿所有美好如期而遇 目录 前言: 是什么? 为什么? 怎么做? 前言: 本篇文章将会说明什么是事务,为什么会出现事务?事务是怎么做的? 是什么? 我…

C++类中无默认构造函数的情况

C类中无默认构造函数的情况 构造函数的重载的判断条件是:参数的个数或者类型不同,其他要保持一样。 默认构造函数:在建立对象时候不必给出实参的构造函数,称为默认构造函数,显然,无参构造函数属于默认构造函数&#…

C++二分查找算法的应用:长度递增组的最大数目

本文涉及的基础知识点 二分查找 题目 给你一个下标从 0 开始、长度为 n 的数组 usageLimits 。 你的任务是使用从 0 到 n - 1 的数字创建若干组,并确保每个数字 i 在 所有组 中使用的次数总共不超过 usageLimits[i] 次。此外,还必须满足以下条件&…

【Python实例】netCDF数据介绍及处理

netCDF数据处理 netCDF数据介绍1 netCDF数据结构1.1 维度(Dimensions)1.2 变量(Variables)1.3 坐标变量(Coordinate Variables)1.4 属性(Attributes) 2 netCDF数据处理方法1:利用netCDF4打开nc格式数据2.1.…

AI人工智能大模型应用如何落地?

人工智能大模型是近年来人工智能领域的一项重要技术突破,其具备强大的计算能力和学习能力,能够处理大规模的数据和复杂的任务。 然而,要将人工智能大模型应用落地并实现实际价值,还需要克服一些挑战和问题。 首先,人…

华为升腾C92安装windows NAS

华为升腾C92安装windows NAS NAS(Network Attached Storage:网络附属存储),我们之前所了解的群晖,也仅仅是NAS当中的一个品牌运营而已。 这次,我决定在C92上面试着安装Windows NAS。虽然群晖NAS是基于Linu…

OpenCV官方教程中文版 —— 图像去噪

OpenCV官方教程中文版 —— 图像去噪 前言一、原理二、OpenCV 中的图像去噪1.cv2.fastNlMeansDenoisingColored()2.cv2.fastNlMeansDenoisingMulti() 前言 目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fa…

Breakpad在Windows,Linux双平台编译、集成以及dump文件的分析

Breakpad在Windows,Linux双平台编译、集成以及dump文件的分析 1、Windows平台 Windows平台上非常好的参考文档: https://r12f.com/posts/google-breakpad-1-introduction-with-windows/ https://r12f.com/posts/google-breakpad-2-implementations-o…

安全模型的分类与模型介绍

安全模型的分类 基本模型:HRU机密性模型:BLP、Chinese Wall完整性模型:Biba、Clark-Wilson BLP模型 全称(Bell-LaPadula)模型,是符合军事安全策略的计算机安全模型。 BLP模型的安全规则: 简…

【大数据】Apache NiFi 数据同步流程实践

Apache NiFi 数据同步流程实践 1.环境2.Apache NIFI 部署2.1 获取安装包2.2 部署 Apache NIFI 3.NIFI 在手,跟我走!3.1 准备表结构和数据3.2 新建一个 Process Group3.3 新建一个 GenerateTableFetch 组件3.4 配置 GenerateTableFetch 组件3.5 配置 DBCP…

答题测评考试小程序的效果如何

在线答题系统是一种在线练习、考试、测评的智能答题系统,适用于企业培训、测评考试、知识竞赛、模拟考试等场景,管理员可任意组题、随机出题,答题者成功提交后,系统自动判分。 多种题目类型,两种答题模式 练习模式&a…

Apache Flink 1.12.0 on Yarn(3.1.1) 所遇到的問題

Apache Flink 1.12.0 on Yarn(3.1.1) 所遇到的問題 新搭建的FLINK集群出现的问题汇总 1.新搭建的Flink集群和Hadoop集群无法正常启动Flink任务 查看这个提交任务的日志无法发现有用的错误信息。 进一步查看yarn日志: 发现只有JobManager的错误日志出现了如下的…

请求地址‘/operlog‘,发生未知异常

👨🏻‍💻 热爱摄影的程序员 👨🏻‍🎨 喜欢编码的设计师 🧕🏻 擅长设计的剪辑师 🧑🏻‍🏫 一位高冷无情的编码爱好者 大家好,我是全栈工…

[nodejs] 爬虫加入并发限制并发实现痞客邦网页截图

今晚想给偶像的相册截个图,避免某一天网站挂了我想看看回忆都不行,用的是js的木偶师来爬虫台湾的部落格,效果图大概是这样,很不错 问题来了.我很贪心, 我想一次性把相册全爬了,也就是并发 ,这个人的相册有19个!!我一下子要开19个谷歌浏览器那个什么进程, 然后程序就崩了, 我就想…

软件设计模式原则(二)开闭原则

继续讲解第二个重要的设计模式原则——开闭原则~ 一.定义 开闭原则,在面向对象编程领域中,规定“软件中的对象(类,模块,函数等等)应该对于扩展是开放的,但是对于修改是封闭的”,这意…

半导体芯片制造行业MES系统解决方案

半导体产业作为现代电子科技的重要支柱,驱动着电子设备和通信技术的飞速发展。随着技术不断演进,半导体制造企业面临着越来越多的挑战,如高度复杂的工艺流程、全球化的竞争、质量控制的要求以及能源效率等问题。 为了应对这些挑战&#xff0…

Python测试之Pytest详解

概要 当涉及到python的测试框架时,pytest是一个功能强大且广泛应用的第三方库。它提供简洁而灵活的方式来编写和执行测试用例,并具有广泛的应用场景。下面是pytest的介绍和详细使用说明: pytest是一个用于python单元测试的框架,它…