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邊緣算力+算法模型+細(xì)分場景

邊緣算力是一種將計算和數(shù)據(jù)處理能力移動到網(wǎng)絡(luò)邊緣的技術(shù)，通過在接近數(shù)據(jù)源或終端設(shè)備的位置進行實時、高效的數(shù)據(jù)處理和決策。其優(yōu)勢在于：低延遲響應(yīng)，通過減少數(shù)據(jù)傳輸時間實現(xiàn)快速響應(yīng)；數(shù)據(jù)隱私與安全，本地處理數(shù)據(jù)減少敏感信息傳輸風(fēng)險；節(jié)約帶寬資源，減少云端數(shù)據(jù)傳輸量；彈性擴展，根據(jù)需求靈活擴展計算資源；離線運行支持，不依賴穩(wěn)定的云端連接；分布式協(xié)同，邊緣設(shè)備間共享計算資源和結(jié)果。這些優(yōu)勢使得邊緣算力廣泛應(yīng)用于智能物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)自動化、智慧城市等領(lǐng)域，提供快速、安全、可靠的數(shù)據(jù)處理和決策能力，推動各行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。

行業(yè)應(yīng)用案例

玻璃纖維拉絲過程中，避免不了出現(xiàn)飛絲的情況，出現(xiàn)飛絲后需要及時重新將飛絲部分重新拉取，保障纖維絲的連續(xù)性，提高纖維絲的最大實用價值?，F(xiàn)有解決方案單純依靠人工查看，當(dāng)人員在巡檢過程中，發(fā)現(xiàn)飛絲情況時，人工重新拉取保障纖維絲的連續(xù)性，這種人員巡檢的方法存在飛絲狀態(tài)發(fā)現(xiàn)周期過長、處置時間不及時等問題，這些問題會直接影響企業(yè)產(chǎn)能下降、生產(chǎn)成本增加等。團隊基于此，提出適配解決方案-玻璃纖維絲斷絲識別檢測裝置，對飛絲等異常狀態(tài)事件進行實時告警，縮短故障處理時間，減少損失，提高有效生產(chǎn)能力及產(chǎn)品實用性。

行業(yè)解決方案

1. 廠間火災(zāi)檢測

通過安裝攝像頭或熱成像相機等設(shè)備，系統(tǒng)可以獲取場景中的圖像或熱圖數(shù)據(jù)，并利用先進的算法進行分析和識別。系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的模型和規(guī)則，檢測出可能引發(fā)火災(zāi)的特征，例如火焰、煙霧、高溫區(qū)域等，并及時發(fā)出警報通知相關(guān)人員。

2. 廠間安全帽佩戴檢測

安全帽佩戴檢測技術(shù)基于機器視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)通過監(jiān)控檢測人員是否佩戴安全帽。安全帽識別技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于各個建筑工地、電力行業(yè)、煤礦行業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)安全生產(chǎn)管理，對工人的安全帽佩戴檢測實時預(yù)警。協(xié)助管理人員全天候進行安全生產(chǎn)管理，減少由于未佩戴安全帽的危險行為而引起的安全生產(chǎn)事故。

3. 重點區(qū)域人流量統(tǒng)計

基于機器視覺的人流量統(tǒng)計是一種利用計算機視覺技術(shù)來實現(xiàn)自動化人流量計數(shù)的方法。該技術(shù)通過使用數(shù)字?jǐn)z像機或其他傳感器來捕捉人群圖像，并利用基于深度學(xué)習(xí)的算法對圖像進行分析和處理，以檢測和跟蹤出現(xiàn)在場景中的不同人物?？梢詰?yīng)用于許多環(huán)境中，例如商場、車站、機場等公共場所，以提高效率和準(zhǔn)確性，降低人工成本。同時，該技術(shù)還可以幫助管理者更好地了解人流量的變化趨勢，從而更加有效地規(guī)劃和調(diào)整人員和資源的分配。

定制化服務(wù)流程

眾志電子·數(shù)據(jù)團隊：持續(xù)發(fā)力，用“模型”賦能客戶細(xì)分場景