目前市面上硬件解析方式一共有三種、分別是前端解析、邊緣計算、后端解析。
前端解析速度最快,但受硬件的影響,其算力有限,且解析算法單一,一般都是出廠前燒錄好的,算法更新比較困難,算法管理也比較困難,因此造成了使用場景單一的劣勢。且目前市面上能支持前端解析的設備也比較少。
后端解析,是將AI算法部署在GPU服務器上,并接受算法管理平臺的管理,解析能力強,算法更新簡單,適用場景廣,但受網(wǎng)絡延遲的影響,無法低延時的對現(xiàn)場發(fā)生的事件做出反應。
特別在工業(yè)制造領域,每多1S的延時,對生產(chǎn)的損失都是巨大的。比如在工業(yè)質(zhì)檢領域,我們依靠機器視覺對產(chǎn)品質(zhì)量進行檢測,如果采用后端解析的方式,那么延遲巨大,很容易造成我們產(chǎn)線的擁堵。
因此,我們就產(chǎn)生了邊緣計算網(wǎng)關這么一個產(chǎn)品,它具有算力強和解析速度快兩個優(yōu)點,在以下領域擁有很好的應用場景。
1、智慧石油
“邊緣計算+”將重點解決由于油井地理位置偏遠,給油井現(xiàn)場、設備的實時管理和監(jiān)控帶來挑戰(zhàn)。利用邊緣視頻處理技術以及邊緣AI 能力,實現(xiàn)現(xiàn)場級的油井異物入侵、人員行為檢測、設備狀態(tài)監(jiān)控等業(yè)務能力,降低業(yè)務成本,保障石油開采過程中人員設備安全。

2、自動駕駛
自動駕駛是智能邊緣計算的典型應用場景之一。自動駕駛汽車必須不斷地掃描周圍的環(huán)境并評估行駛情況,根據(jù)突發(fā)事件對其行進軌跡進行校正。這些情況具備很強的實時數(shù)據(jù)處理需求,通過邊緣計算+人工智能技術的融合,在車載端搭建智能邊緣計算系統(tǒng),負責數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析,保證數(shù)據(jù)處理的實時性。

3、工業(yè)AI 質(zhì)檢場景
計算機、通信、消費類電子等3C 產(chǎn)品通常對精密度和外觀要求非常高,而微小結(jié)構(gòu)件檢測產(chǎn)量大、人力耗用巨大,缺陷類型多、數(shù)據(jù)無法收集,人工檢測已經(jīng)成為制造業(yè)效率提升和成本降低的瓶頸。工業(yè)AI 質(zhì)檢解決方案中通過邊緣計算技術能夠?qū)?G 傳輸來的數(shù)據(jù)做到實時分析處理,保障工廠生產(chǎn)效率的同時實現(xiàn)無人化質(zhì)檢。通過機器視覺+人工智能深度學習算法能夠處理很難提取的特征如產(chǎn)品表面的細小瑕疵,同時能夠消除由于拍攝、光源、對焦等一系應用。

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