边缘计算技术解决行业痛点,TSINGSEE智能分析网关V4技术特点与应用场景解析

news2024/9/22 1:32:16

一、行业背景

随着人工智能(AI)技术的飞速发展,边缘计算硬件作为其核心组成部分,正逐步成为市场的新宠。这些硬件不仅提升了数据处理和分析的效率,还极大地降低了数据传输的延迟,为各行各业的智能化转型提供了有力支持。

1、痛点

1)传统企业智能化不足,海量的数据缺乏实时性的服务,网络负载高,响应速度慢,资源消耗严重,运维生产成本高。

2)云端AI存在弱点,云端受限于延时性和安全性,不能满足部分对数据安全性和系统及时性要求较高的用户需求。

3)功耗高:与云端进行大量的数据传输将产生极大的功耗,限制了终端设备的应用。

4)实时性弱:本地数据通过网络传输到云端,云端再将计算结果返回至终端这一过程存在数秒乃至数十秒的延迟。

5)成本高:功耗的提高也带来了成本的提高,企业需要支付相对昂贵的费用购买云端AI服务。

6)安全问题:网络传输过程中存在数据被劫持的风险,缺乏隐私与安全性。

2、趋势

当前,边缘计算与千行百业深度融合,已成为驱动新基建和数字经济发展的关键技术。随着越来越多的智能终端接入网络,边缘侧也开始承接更多的“智能任务”。

二、边缘计算硬件AI智能分析网关V4

1)高精度的算法

基于深度学习对人脸、车辆、行为及视频分析类算法进行分析,支持细分领域场景算法定制开发。

2)算法丰富支持定制

适配智慧园区、安全生产、智慧城市等多领域场景需求,持续迭代更新,支持新增、优化、升级和定制模型。

3)实时可靠预警

边缘网络独立完成数据采集和处理,本地AI实时分析,降低延迟,服务安全可靠。

4)软硬一体交付极简部署

简化设备接入、数据收集,到特定场景智能应用的开发和部署,业务流程操作简单,,快速实现业务流程。

5)高性价比

不用更改之前的AI摄像头,大大降低资金人力与时间成本的消耗,降低智慧化升级的门槛。

  • 支持用户的多路视频流接入及AI计算分析、处理性能翻数倍
  • 支持集群分布式部署及扩展应用
  • 性能强、功耗低、性价比算力高
  • 国产嵌入式架构设计,产品差异化高

三、特点

AI智能分析网关V4管理平台快速帮助用户轻量化部署,设备+算法+视频监控全流程视觉化感知,高效完成预警监控事件的处理闭环。平台具有资源统一监控管理、平滑升级、维护简单等优点,助力用户打造一套弹性的智能分析管理平台。

1)支持私有化、公有云与混合云灵活部署

2)支持容器化部署,满足云边端协同运行需求

3)支持数据上云,在云端数据挖掘与业务联动,满足复杂业务场景需求

4)支持对告警历史按时间、算法识别模型等条件进行查询

5)支持对接第三方平台,实现软硬件协同

6)支持多用户服务,为每个子账号分配不同权限,满足灵活权限管理需求

7)业务流程操作简单,AI端服务部署短至30秒即可生效

8)可快速应用于智慧工地、智慧油站、智慧工厂等场景

四、应用场景

1)智慧工厂解决方案:可实现对工厂区域内所有工作人员进行区域人数统计、危险区域闯入检测、烟火检测等;人员闯入识别精度可达95%以上;烟雾、明火识别精度可达90%以上,保障工厂安全、有序、高效运作。

2)智慧工地解决方案:围绕工地现场最常见的工人安全帽佩戴识别、反光衣穿着识别、吸烟识别、玩手机/打电话识别、烟火识别、入侵识别等一系列场景推出的工地智能管理解决方案,着眼工地安全施工、规范人员进出、保护设备安全等刚性需求。

3)明厨亮灶方案:规范餐饮后厨的操作及卫生管理,如厨师帽/厨师服穿戴情况识别、垃圾桶满溢识别、玩手机/抽烟/打电话行为识别等,同时明厨亮灶是对餐饮企业员工的一种监督,为餐饮消费市场营造安全、卫生、可信的放心消费环境。

AI智能分析网关V4的应用趋势及场景广泛而多样。未来,随着5G、物联网等新技术的普及和成熟,类似TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4这样的边缘计算硬件将更加深入地融入人们的日常生活和工作中,为数字化、智能化社会提供强有力的支持。

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