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      把人工智能帶到邊緣計(jì)算領(lǐng)域——應(yīng)用案例

      2022年02月22日 09:41:13人氣:92來(lái)源:廣州市微嵌計(jì)算機(jī)科技有限公司

         

      工業(yè)平板電腦廠家 AI Edge解決方案–麥克·杰特森系列,由完整的NVIDIA®Jetson提供支持™ 平臺(tái),在嵌入式模塊中釋放GPU工作站的所有性能。嚴(yán)格的檢驗(yàn)驗(yàn)證以確??垢邷亍C(jī)械和電氣兼容性,加上工業(yè)級(jí)抗振動(dòng)、高溫操作能力,以及模塊化、緊湊的設(shè)計(jì),工業(yè)平板電腦廠家的麥克·杰特森系列是監(jiān)控、運(yùn)輸和制造部門升級(jí)智能化的硬件平臺(tái)。

      案例1-交通監(jiān)控

      麥克-7寸AI利用人工智能推理技術(shù)對(duì)大量采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行流量監(jiān)測(cè);超越了傳統(tǒng)的用于目標(biāo)跟蹤的車輛識(shí)別方法。

      麥克-7寸AI滿足了路邊的深度學(xué)習(xí)計(jì)算需求,元數(shù)據(jù)被打包并傳輸?shù)娇刂剖?。它還提供多種接口與其他交通設(shè)備集成。

      案例2-改善主要十字路口的車輛等待時(shí)間

      臺(tái)北的紅綠燈有很長(zhǎng)的倒計(jì)時(shí)時(shí)間,為行人安全穿越寬闊的道路提供固定和足夠的時(shí)間。這樣的安排在午夜前后很麻煩,因?yàn)榕_(tái)北的街道上行人和車輛都少了。

      采用該人工智能系統(tǒng)后,主干道紅燈夜間等待時(shí)間減少35%,主干道綠燈時(shí)間增加7~79%。此外,它每年減少約23噸二氧化碳排放量,每年為每個(gè)交叉口帶來(lái)約183萬(wàn)臺(tái)幣的經(jīng)濟(jì)效益。

      案例3-使用的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)跟蹤健康的蜂巢種群

      近年來(lái),養(yǎng)蜂人一直報(bào)告說(shuō),他們每年冬天平均損失30%的蜂群。這是經(jīng)濟(jì)上可以承受的損失的兩倍。同樣,野生蜜蜂的數(shù)量也在下降。

      因此,我們必須更多地了解蜂巢的健康,蜜蜂的行為和蜂王的失敗,以努力限制未來(lái)蜂巢的損失?,F(xiàn)在,要獲得蜂巢健康狀況的完整圖像,SAS必須能夠收集、可視化各種物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),并使用AI分析視頻和音頻數(shù)據(jù)。

      案例4——餅干廠的質(zhì)量控制

      為了保持于面包店的一致質(zhì)量,麥克-7寸AI部署了各種AI模型,以確保所有餅干在生產(chǎn)線上都得到良好烘焙。與通過(guò)目視檢查執(zhí)行的傳統(tǒng)質(zhì)量控制程序相比,人工智能推理可以檢測(cè)出個(gè)別餅干烘焙方式的細(xì)微差異,調(diào)整烤箱以達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),并避免烘焙時(shí)間不足或過(guò)度烘焙的產(chǎn)品。

      案例5-紡織品AI缺陷檢查

      人工智能推理要求計(jì)算量大,需要基于GPU的解決方案來(lái)加速計(jì)算。麥克-7.3寸AI由NVIDIA®Jetson AGX Xavier供電™ 采用GPU作為邊緣人工智能系統(tǒng)。麥克-7.3寸AI強(qiáng)大的處理能力使其能夠以更快的速度和更高的精度自動(dòng)檢測(cè)高精度的紡織品。

      利用人工智能推理技術(shù)進(jìn)行織物疵點(diǎn)檢測(cè),可以有效地識(shí)別最細(xì)微的疵點(diǎn),保證產(chǎn)品的高質(zhì)量。

      案例6-散熱器的多型號(hào)AI檢查

      麥克-7.3寸AI進(jìn)行AI圖像分析,以比較和識(shí)別具有外觀缺陷的散熱器。這是通過(guò)在導(dǎo)入軟件和硬件之前,向AI模型培訓(xùn)系統(tǒng)提供從客戶處收集的缺陷產(chǎn)品的圖像來(lái)實(shí)現(xiàn)的。人工智能模型完成相關(guān)訓(xùn)練后,將訓(xùn)練好的模型放入麥克-7.3寸AI中。

      然后可以進(jìn)行目視檢查,以評(píng)估平整度,并識(shí)別難以通過(guò)一般物理規(guī)則分類的壓碎、污漬、劃痕和其他缺陷。

      案例7-AI分析:確定關(guān)鍵生產(chǎn)瓶頸

      人工因素信息AI系統(tǒng)利用攝像機(jī)記錄工作人員的行為,然后通過(guò)人工智能推理對(duì)圖像和視頻進(jìn)行分析。該系統(tǒng)幫助鑄造廠識(shí)別瓶頸,提高生產(chǎn)效率。

      五大電子制造服務(wù)廠采用該系統(tǒng)。在人工智能深度學(xué)習(xí)軟件的幫助下,工廠在短短兩個(gè)月內(nèi)將單位每小時(shí)(UPH)增加了5%。

      案例8-基于標(biāo)準(zhǔn)IP攝像機(jī)的邊緣AI安全系統(tǒng)

      通過(guò)使用邊緣人工智能,來(lái)自常規(guī)攝像機(jī)的視頻流可以在邊緣計(jì)算機(jī)上進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,并用于做出關(guān)鍵的安全決策。它們可以檢測(cè)觸發(fā)的事件是真的入侵還是假警報(bào),它們可以通過(guò)錄制的視頻和圖片直接向您的手機(jī)發(fā)送通知。最重要的是,沒(méi)有額外的安全系統(tǒng)成本,沒(méi)有昂貴的傳感器安裝,也沒(méi)有高昂的維護(hù)成本,這是一個(gè)的解決方案,使用您預(yù)先安裝的安全攝像頭,以確保您的家庭和資產(chǎn)的安全。

      案例9-AI室內(nèi)外設(shè)施安全

      現(xiàn)代建筑工地利用實(shí)時(shí)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),同時(shí)分析20至30個(gè)實(shí)時(shí)流。在這些系統(tǒng)中,可視人工智能提高了現(xiàn)場(chǎng)工人和設(shè)備的可視性,以提高對(duì)潛在危險(xiǎn)情況的響應(yīng)能力,例如員工不小心接近正在移動(dòng)的機(jī)器。任何帶屏幕的設(shè)備都可以獲得實(shí)時(shí)視頻源。為了避免悲劇或事故,實(shí)時(shí)警報(bào)被發(fā)送到屏幕上;通過(guò)短信和電子郵件等方式。

      案例10-“屏幕數(shù)據(jù)提取器(SDE)”旨在AI智能工廠改造

      GoodLinker和工業(yè)平板電腦廠家設(shè)計(jì)了屏幕數(shù)據(jù)提取器(SDE),通過(guò)集成軟件和硬件來(lái)解決數(shù)據(jù)收集問(wèn)題。工業(yè)平板電腦廠家的麥克-7.1寸AIX工業(yè)級(jí)edge AI計(jì)算機(jī)利用GoodLinker OCR識(shí)別,產(chǎn)生了一個(gè)優(yōu)秀的SDE解決方案。該系統(tǒng)利用VGA/HMI的數(shù)據(jù)輸出,對(duì)屏幕上顯示的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和記錄。SDE是一個(gè)外部設(shè)備;因此,可以在對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)線影響最小的情況下完成數(shù)據(jù)收集。

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