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时间:2023年04月19日 来源:

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构建 AIoT 应用的 3 个阶段 3 推理 较后阶段涉及在边缘计算机上部署经过训练的 AI 模型,以便它可以根据新收集和预处理的数据快速有效地进行推理和预测。由于推理阶段通常比训练消耗更少的计算资源,因此 CPU 或轻量级加速器就足以满足 AIoT 应用的需求。尽管如此,仍需要一个转换工具,来将训练好的模型转换为可以在针对于边缘处理器 / 加速器上运行的模型,例如英特尔 Open VINO 或 NVIDIA CUDA。推理还包括几个不同的边缘计算水平和要求。构建 AIoT 应用的 3 个阶段 3 推理 较后阶段涉及在边缘计算机上部署经过训练的 AI 模型,以便它可以根据新收集和预处理的数据快速有效地进行推理和预测。由于推理阶段通常比训练消耗更少的计算资源,因此 CPU 或轻量级加速器就足以满足 AIoT 应用的需求。尽管如此,仍需要一个转换工具,来将训练好的模型转换为可以在针对于边缘处理器 / 加速器上运行的模型,例如英特尔 Open VINO 或 NVIDIA CUDA。推理还包括几个不同的边缘计算水平和要求。哪家公司有智能制造解决方案?

行业智能化升级,边缘AI的典型应用场景 无人机 近年来,从自媒体到影视拍摄;从电力巡检到国土巡防;从农业喷洒到防汛抗旱,无人机的应用领域正在不断扩大。 但是无人机的痛点:控制距离受限、孤立飞行无法协同配合、依赖人工监控的问题依然突出。 边缘AI可以有效的解决这些问题,首先,通过区域边缘计算机节点,无人机与之通讯,实现超视距广域飞行。 其次,通过自身的边缘AI计算机,可以自主进行编队、多机协同配合。如近些年出现的无人机编队表演,农业组队喷洒,挂载不同设备协同巡检,甚至特种上进行无人机集群突防等。 较后,通过导入算法,可在现场自行分析拍摄的画面内容,如农作物病害、森林火情等场景,自动向云端上传汇报,降低人工监控的工作量,自主进行更远、更广、更长时间的巡检工作。哪家公司有智慧灯杆解决方案?珠海AI边缘网关欢迎选购

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