Компьютер Edge AI для наблюдения: Edge AI Surveillance для промышленного мониторинга и безопасности

Управляющее резюме

Edge AI-наблюдение становится важной технологической основой для промышленного мониторинга, охрана объекта, осведомленность о безопасности, видимость оборудования, и видеоаналитика в реальном времени в современных промышленных средах.

Заводы, склады, энергетические объекты, транспортные узлы, логистические центры, и объекты умной инфраструктуры часто работают с множеством камер и непрерывными видеопотоками.. Отправка всего необработанного видео на удаленное облако или центральный сервер может привести к высокой нагрузке на полосу пропускания., задержка, давление хранения, и зависимость от сети.

Периферийный компьютер с искусственным интеллектом для наблюдения обрабатывает видеоданные локально. Он может подключаться к IP-камерам, промышленные камеры, датчики, системы контроля доступа, сигналы тревоги, ПЛК, сетевые коммутаторы, и мониторинг дашбордов. Он может запускать модели искусственного интеллекта рядом с сетью камер для обнаружения событий., классифицировать аномальные состояния, запускать оповещения, и отправлять выбранные результаты на платформы безопасности или промышленные системы.

Промышленный компьютер или встроенный компьютер обеспечивает локальную вычислительную платформу для этих рабочих нагрузок.. По сравнению со стандартными коммерческими ПК, промышленные компьютеры лучше подходят для непрерывной работы на заводах и в инфраструктурных средах, поскольку они поддерживают надежную установку., гибкий ввод-вывод, несколько сетевых интерфейсов, надежное хранение, безвентиляторные варианты, и длительный жизненный цикл развертывания.

В этой статье объясняется, как работают периферийные системы наблюдения с искусственным интеллектом., какие проблемы возникают при реальном развертывании, как структурирована архитектура решения, и какие аппаратные функции важны при выборе промышленного компьютера или встроенного компьютера для наблюдения и мониторинга на основе искусственного интеллекта.

Обзор отрасли

Наблюдение переходит от записи к разведке

Традиционные системы наблюдения в основном записывают видео для последующего просмотра..

Этот подход полезен, но у него есть ограничения. Операторы не могут постоянно вручную следить за каждой камерой., и важные события могут быть обнаружены только после того, как проблема уже возникла.

Наблюдение Edge AI добавляет локальный интеллект в системы камер.

Вместо того, чтобы просто записывать видео, система может анализировать потоки камер в режиме реального времени и генерировать оповещения на основе событий.

Промышленный надзор может помочь:

• Мониторинг периметра объекта
• Обнаружение ограниченной зоны
• Мониторинг зоны оборудования
• Видимость производственной линии
• Мониторинг склада и логистики
• Осведомленность о событиях безопасности
• Мониторинг транспортных средств и материальных потоков
• Аномальное поведение или обнаружение аномальной сцены
• Огонь, курить, или поддержка обнаружения разливов
• Удаленный мониторинг объекта

Цель — улучшить видимость и реакцию без отправки каждого видеопотока в облако..

Почему Edge AI важен для наблюдения

Видеонаблюдение создает большие объемы данных.

Сайт с множеством камер может быстро создать большой сетевой трафик и требования к хранилищу.. Если все видео обрабатывается централизованно, системе может потребоваться высокая пропускная способность и мощные централизованные серверы.

Периферийные вычисления с использованием искусственного интеллекта помогают снизить это давление.

Периферийный компьютер с искусственным интеллектом может обрабатывать видео рядом с сетью камер и загружать только выбранную информацию., например, будильники, клипы событий, метаданные, или краткие отчеты.

Это способствует более быстрому реагированию и более эффективному проектированию системы..

Промышленные вычисления необходимы для реального развертывания

Системы промышленного наблюдения часто устанавливаются в практически полевых условиях..

Вычислительное оборудование может работать в диспетчерских., шкафы, заводские цеха, склады, транспортные площадки, подстанции, наружные вольеры, или удаленные объекты.

Эти среды могут включать пыль, вибрация, изменение температуры, нестабильная мощность, ограниченный доступ для обслуживания, и непрерывный график работы.

Промышленные компьютеры и встраиваемые компьютеры созданы для таких условий..

Они обеспечивают стабильную работу, прочные корпуса, несколько портов локальной сети, варианты хранения, Возможность подключения ввода/вывода, и доступность в течение длительного жизненного цикла.

Ключевые проблемы

Несколько видеопотоков

Наблюдение Edge AI часто включает в себя несколько камер.

Каждый поток камеры добавляет обработку, сеть, и нагрузка на хранилище. Возможно, системе потребуется обработать несколько потоков IP-камер., каналы промышленных камер, или видеоканалы высокого разрешения одновременно.

Ключевые факторы рабочей нагрузки включают в себя:

• Количество камер
• Разрешение видео
• Частота кадров
• Формат сжатия
• Сложность модели ИИ
• Требования к обнаружению событий
• Продолжительность хранения
• Требования к локальному дисплею
• Частота загрузки сети

Периферийный компьютер с искусственным интеллектом необходимо выбирать в зависимости от фактического количества камер и задач анализа..

Обнаружение событий в реальном времени

Системы наблюдения наиболее ценны, когда они быстро обнаруживают важные события..

Если обработка AI задерживается, система может пропустить правильное окно ответа.

Требования реального времени могут появиться в:

• Оповещения о вторжении по периметру
• Мониторинг зоны ограниченного доступа
• Обнаружение неисправностей оборудования
• Обнаружение блокировки конвейера
• Мониторинг движения транспортных средств
• Мониторинг складских проходов
• Поддержка событий пожара или дыма
• Осведомленность о зоне безопасности
• Сигнализация удаленного объекта

Вычислительная платформа должна обеспечивать стабильную и устойчивую производительность при непрерывном анализе видео..

Пропускная способность сети и сегментация

Сети видеонаблюдения могут создавать интенсивный трафик.

Если потоки камер находятся в той же сети, что и производственные системы, ПЛК, МЧС, или офисный ИТ-трафик, может возникнуть перегрузка сети.

Практическому периферийному компьютеру наблюдения с искусственным интеллектом может потребоваться несколько портов LAN для разделения сетей..

Например:

• Один порт LAN для IP-камер.
• Один порт LAN для локальных систем мониторинга.
• Один порт LAN для заводского подключения к ИТ-системе
• Один порт LAN для удаленного доступа или загрузки в облако

Хорошая сетевая архитектура повышает стабильность и способствует лучшему планированию кибербезопасности..

Хранение и хранение

Системам наблюдения может потребоваться хранение видеоклипов, изображения событий, Метаданные ИИ, журналы, и локальные базы данных.

Требуемый объем памяти зависит от количества камер, метод записи, политика хранения событий, разрешение изображения, и загрузить стратегию.

Некоторые системы хранят только клипы событий.. Другим требуется непрерывная локальная запись в течение определенного периода хранения..

При планировании хранения следует учитывать:

• Емкость
• Скорость записи
• Напишите выносливость
• Метод резервного копирования
• Рабочая нагрузка локальной базы данных
• Срок хранения видео
• Хранилище клипов событий
• Поведение при прерывании сети

Надежное хранилище помогает защитить важные записи наблюдения.

Политика конфиденциальности и эксплуатации

Наблюдение с помощью ИИ должно осуществляться осторожно.

Промышленный мониторинг должен быть ориентирован на безопасность, безопасность, видимость оборудования, и оперативная осведомленность. Это должно соответствовать политике сайта., местные правила, правила контроля доступа, и требования к хранению данных.

Проектирование системы должно учитывать:

• Какие события отслеживаются
• Кто может получить доступ к видеоданным
• Как долго хранятся записи
• Как проверяются оповещения
• Какие территории контролируются
• Как защищаются данные
• Как контролируется удаленный доступ

Вычислительная платформа должна поддерживать безопасное развертывание и контролируемую обработку данных..

Архитектура решения Edge AI для наблюдения

Уровень камеры и датчика

Слой камеры и датчика собирает необработанные визуальные данные и данные о событиях..

Этот слой может включать в себя:

• IP-камеры
• Промышленные камеры
• Тепловые камеры
• Камеры для слабого освещения
• PTZ-камеры
• Дверные датчики
• Сигналы контроля доступа
• Датчики движения
• Тревожные входы
• Датчики окружающей среды
• Сетевые видеоустройства

Эти устройства генерируют видео и данные о событиях, необходимые для анализа ИИ..

Стабильные подключения камер и правильная конструкция сети необходимы для надежного периферийного наблюдения с использованием искусственного интеллекта..

Уровень периферийных вычислений ИИ

Уровень периферийных вычислений ИИ — это место, где промышленный компьютер или встроенный компьютер локально обрабатывает видеоданные..

На этом слое, компьютер может:

• Получать потоки с камеры
• Раскодировать видео
• Запуск моделей вывода ИИ
• Обнаружение определенных событий
• Классифицировать аномальные сцены
• Храните клипы событий
• Генерировать оповещения
• Отображение локальных информационных панелей
• Отправлять метаданные на платформы
• Буферные записи во время проблем с сетью

Этот слой уменьшает задержку и ограничивает необходимость загрузки всего необработанного видео..

Слой видеоаналитики AI

Уровень видеоаналитики AI содержит программную логику, используемую для анализа потоков наблюдения..

В зависимости от приложения, оно может включать в себя:

• Обнаружение объектов
• Мониторинг территории
• Обнаружение транспортных средств
• Обнаружение людей в зонах безопасности
• Обнаружение аномальной сцены
• Поддержка событий дыма или пожара
• Распознавание статуса оборудования
• Мониторинг производственных потоков
• Классификация видеособытий
• Логика сигнализации на основе правил

Промышленный компьютер должен поддерживать требуемую операционную систему., водители, среда выполнения ИИ, программное обеспечение для управления видео, и протоколы камеры.

Уровень оповещения и управления

Уровень оповещения и контроля связывает результаты ИИ с действиями.

Когда система обнаруживает событие, это может вызвать местную тревогу, отправить уведомление, отметить видеоклип, отображать оповещение на приборной панели, или отправить данные на платформу безопасности.

В промышленных условиях, это также может быть связано с:

• Сигнальные устройства
• Системы контроля доступа
• ПЛК
• СКАДА-системы
• Системы контроля безопасности
• Системы управления объектом
• Платформы удаленного мониторинга

Это помогает превратить видеоанализ в оперативное реагирование..

Уровень интеграции платформы

Системы наблюдения Edge AI часто подключаются к системам более высокого уровня..

Периферийный компьютер с искусственным интеллектом может отправлять выбранные данные:

• Системы управления видео
• Платформы обеспечения безопасности
• СКАДА-системы
• Панели мониторинга промышленного Интернета вещей
• Платформы облачного мониторинга
• Локальные базы данных
• Системы управления объектом
• Платформы обслуживания

Вместо отправки каждого кадра, система может отправлять события, метаданные, оповещения, снимки, и избранные клипы.

Это делает развертывание системы видеонаблюдения более эффективным и простым в управлении..

Ключевые особенности

Производительность обработки видео AI

Для наблюдения Edge AI требуется стабильная производительность видеоаналитики.

Правильное оборудование зависит от количества камер, разрешение, частота кадров, Сложность модели ИИ, и требования к обнаружению событий.

При выборе следует учитывать:

• Производительность процессора
• Поддержка графического процессора или ускорителя искусственного интеллекта
• Объем памяти
• Рабочая нагрузка по декодированию видео
• Пропускная способность сети
• Скорость хранения
• Поддержка операционной системы
• Совместимость с инфраструктурой искусственного интеллекта
• Тепловой расчет

Компактный встроенный компьютер может поддерживать небольшую группу камер.. Для более крупной системы наблюдения с несколькими камерами может потребоваться периферийный компьютер с искусственным интеллектом или промышленный ПК с более сильным ускорением..

Несколько портов локальной сети

Несколько портов LAN полезны в системах наблюдения..

Они позволяют разделить сети камер, сети управления, заводские сети, и сети удаленного доступа.

Это может улучшить:

• Стабильность движения камеры
• Сегментация сети
• Планирование безопасности
• Удаленное обслуживание
• Развертывание на нескольких площадках
• Надежность локальной записи
• Организация заводской сети

Для сайтов с большим количеством IP-камер, проектирование сети должно быть запланировано до выбора оборудования.

Гибкий промышленный ввод-вывод

Системы наблюдения могут нуждаться в подключении не только к камерам.

Важные параметры ввода-вывода могут включать в себя:

• локальная сеть
• USB
• RS232
• RS485
• GPIO
• Цифровой вход
• Цифровой выход
• HDMI
• ДисплейПорт
• М.2
• PCIe
• SATA или NVMe хранилище

Эти интерфейсы могут поддерживать камеры, сигналы тревоги, датчики, устройства контроля доступа, экраны дисплея, сетевые коммутаторы, устройства хранения данных, и промышленные системы.

Гибкий ввод-вывод сокращает количество внешних преобразователей и повышает надежность развертывания..

Надежное локальное хранилище

Локальное хранилище важно для периферийного наблюдения с использованием искусственного интеллекта.

Компьютер может хранить видеоклипы, снимки событий, метаданные, журналы тревог, Файлы моделей AI, системные журналы, и локальные базы данных.

Обычно предпочтение отдается твердотельным накопителям или хранилищам NVMe, поскольку они обеспечивают быстрый доступ и лучшую ударопрочность, чем механические накопители..

Для развертываний с большим количеством видео, емкость хранения, писать выносливость, политика хранения, метод резервного копирования, и стратегию загрузки следует тщательно пересмотреть..

Прочная и безвентиляторная конструкция

Компьютеры наблюдения Edge AI могут работать непрерывно в сложных условиях.

Безвентиляторные конструкции могут уменьшить попадание пыли и устранить одну распространенную точку механического отказа.. Прочные корпуса помогают защитить систему от вибрации., напряжение кабеля, и условия установки шкафа.

Однако, видеоаналитика и выводы искусственного интеллекта могут выделять тепло.

Тепловой расчет следует пересматривать с учетом рабочей нагрузки процессора., использование ускорителя, конструкция корпуса, температура окружающей среды, расход воздуха, и место крепления.

Длительный жизненный цикл и ремонтопригодность

Инфраструктура наблюдения часто остается в эксплуатации в течение многих лет..

Частая смена оборудования может вызвать проблемы с программным обеспечением для видео., совместимость камеры, модели искусственного интеллекта, операционные системы, и проверка драйверов.

Промышленные вычислительные платформы с планированием жизненного цикла помогают системным интеграторам и операторам объектов поддерживать согласованное развертывание на нескольких площадках и в разных поколениях оборудования..

Это улучшает долгосрочную поддержку и снижает сложность обслуживания..

Сценарии развертывания

Мониторинг производственного периметра

Заводы могут использовать периферийное наблюдение с использованием искусственного интеллекта для обеспечения осведомленности о периметре.

Система может обрабатывать видео с камер возле ворот, заборы, погрузочные площадки, и запретные зоны.

Периферийный компьютер с искусственным интеллектом может обнаруживать определенные события, генерировать оповещения, и отправлять выбранные записи в системы безопасности или панели мониторинга.

Мониторинг склада и логистики

Складам и логистическим центрам часто требуется видимость всех проходов., погрузочные доки, конвейерные площадки, и сортировочные зоны.

Наблюдение Edge AI может помочь отслеживать перемещение посылок, деятельность транспортного средства, заблокированные пути, аномальная заложенность, и эксплуатационные исключения.

Промышленный компьютер локально обрабатывает видео и отправляет записи событий в системы мониторинга..

Видеомониторинг производственной линии

Производственные линии могут использовать камеры для наблюдения за машинными зонами, поток продукта, условия конвейера, и операторские станции.

Видеоаналитика на основе искусственного интеллекта может обнаруживать остановки, отсутствует поток продукта, аномальное движение, или визуальные события, которые требуют рассмотрения.

Это обеспечивает лучшую операционную прозрачность и более быстрое реагирование..

Удаленный мониторинг объектов

Удаленные промышленные объекты могут включать в себя энергетические объекты, насосные станции, подстанции, подсобные помещения, и зоны наружного оборудования.

Встроенный компьютер может обрабатывать потоки с камер локально., буферные события, и отправлять выбранные оповещения через ограниченные сетевые подключения.

Это снижает использование полосы пропускания и поддерживает удаленную работу..

Наблюдение за транспортом и инфраструктурой

Транспортные площадки могут использовать периферийное ИИ-наблюдение за платформами, парковки, логистические площадки, туннели, станции, и зоны доступа.

Система может анализировать видео локально и отправлять оповещения на основе событий в центры мониторинга..

Промышленные компьютеры полезны там, где условия развертывания требуют надежного оборудования и непрерывной работы..

Мониторинг зоны оборудования

На некоторых предприятиях используются камеры для наблюдения за аппаратными., машинные зоны, конвейерные перегрузочные пункты, или инженерные системы.

Наблюдение с помощью искусственного интеллекта может поддерживать обнаружение аномальных сцен, видимость состояния оборудования, и проверка тревоги.

Это помогает операторам подтвердить, требует ли событие на машине или объекте немедленных действий..

Осведомленность о зоне безопасности

Промышленные объекты могут использовать видеоаналитику для обеспечения осведомленности о зонах безопасности..

Система может обнаруживать, когда определенные зоны становятся занятыми или когда рядом с оборудованием появляется аномальное движение..

Такие системы должны быть развернуты в соответствии с политикой безопасности на объекте и должны поддерживать операторов, а не заменять формальные системы безопасности..

Интеграция системы видеонаблюдения OEM

Системные интеграторы и поставщики OEM-решений могут интегрировать периферийные компьютеры с искусственным интеллектом в устройства наблюдения., блоки видеоаналитики, интеллектуальные шлюзы мониторинга, или системы промышленной безопасности.

Вычислительная платформа может обеспечить обработку видео, Вывод ИИ, локальное хранилище, сетевые интерфейсы, сигнализация ввода/вывода, и возможность удаленного мониторинга.

Преимущества для бизнеса

Более быстрое обнаружение локальных событий

Система видеонаблюдения Edge AI обрабатывает видео рядом с сетью камер.

Это уменьшает задержку между захватом событий и генерацией оповещений..

Быстрое локальное обнаружение полезно для зон с ограниченным доступом., охрана объекта, производственные исключения, удаленный мониторинг объекта, и осведомленность о безопасности.

Сокращение использования полосы пропускания

Видеоданные могут создавать большой сетевой трафик.

Компьютеры Edge AI могут анализировать видео локально и загружать только выбранные события., снимки, клипы, или метаданные.

Это снижает нагрузку на полосу пропускания и упрощает масштабирование систем наблюдения на несколько камер и объектов..

Улучшенная операционная прозрачность

Наблюдение с помощью искусственного интеллекта помогает операторам понимать, что происходит на заводах., склады, объекты инфраструктуры, и удаленные объекты.

Вместо того, чтобы полагаться только на ручной обзор камеры, система может выделять события, требующие внимания.

Это повышает эффективность мониторинга и способствует более быстрому расследованию..

Повышенная устойчивость при проблемах с сетью

Локальная обработка помогает системам наблюдения продолжать работу, когда сетевые соединения нестабильны..

Периферийный компьютер с искусственным интеллектом может продолжать обрабатывать потоки с камер, хранение данных о событиях, и буферизация записей.

Когда соединение восстановится, выбранные данные могут быть загружены в системы более высокого уровня.

Повышенная безопасность и контроль данных

Пограничная обработка позволяет большему количеству видеоданных оставаться локальными.

Это может обеспечить лучший контроль данных, когда необработанное видео не нужно покидать сайт..

Разработчики системы могут определить, какая информация будет храниться., что загружено, кто может получить к нему доступ, и как долго хранятся записи.

Масштабируемое развертывание на нескольких площадках

Стандартизированная платформа наблюдения на базе искусственного интеллекта упрощает развертывание аналогичных систем на нескольких заводах., склады, или инфраструктурные объекты.

Согласованное оборудование упрощает образы программного обеспечения, проверка камеры, планирование запасных частей, удаленное обслуживание, и поддержка жизненного цикла.

Это помогает системным интеграторам и операторам объектов более эффективно масштабировать средства наблюдения..

Почему CoreIPC

CoreIPC предоставляет промышленные вычислительные платформы для периферийного искусственного интеллекта, видеоаналитика, промышленный Интернет вещей, автоматизация производства, и встроенная системная интеграция. Для периферийных приложений наблюдения с использованием искусственного интеллекта, CoreIPC специализируется на надежном промышленном компьютерном оборудовании., встроенные компьютерные решения, гибкие конфигурации ввода-вывода, развертывание в нескольких сетях, компактная конструкция системы, и поддержка настройки OEM/ODM. CoreIPC помогает системным интеграторам, поставщики решений безопасности, и промышленные операторы выбирают вычислительные платформы, соответствующие реальным требованиям развертывания, включая количество камер, Рабочая нагрузка ИИ, дизайн хранилища, сегментация сети, способы крепления, потребляемая мощность, термические условия, и планирование жизненного цикла.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое периферийное наблюдение с использованием искусственного интеллекта?

Наблюдение Edge AI использует локальное вычислительное оборудование для обработки потоков камер рядом с местом наблюдения..

Вместо отправки всего необработанного видео на удаленный сервер, Периферийный компьютер с искусственным интеллектом анализирует видео локально, обнаруживает определенные события, сохраняет выбранные записи, и отправляет оповещения или метаданные на платформы мониторинга.. Это улучшает время отклика и снижает использование полосы пропускания..

2. Зачем использовать промышленный компьютер для периферийного наблюдения с использованием искусственного интеллекта?

Промышленный компьютер лучше подходит для систем наблюдения, развернутых на заводах., склады, объекты инфраструктуры, и удаленные объекты.

Он поддерживает непрерывную работу, надежная установка, несколько сетевых портов, гибкий ввод-вывод, надежное хранение, и доступность в течение длительного жизненного цикла. Эти функции помогают системе надежно работать рядом с камерами., шкафы, машины, и промышленные сети.

3. Как встроенный компьютер используется в системах наблюдения?

Встроенный компьютер может выступать в роли компактного узла видеоаналитики..

Его можно установить рядом с группами камер., внутри шкафов управления, в шлюзах мониторинга, или внутри OEM-устройств наблюдения. Он может обрабатывать видеопотоки, запускать модели ИИ, хранить записи событий, и отправлять выбранные оповещения в системы мониторинга.

4. Какие функции искусственного интеллекта могут улучшить поддержку наблюдения?

Наблюдение Edge AI может поддерживать обнаружение объектов, мониторинг территории, обнаружение транспортных средств, оповещения о запретной зоне, обнаружение аномальной сцены, мониторинг производственного потока, мониторинг зоны оборудования, и видеообзор по событиям.

Точные функции зависят от размещения камеры., Дизайн модели ИИ, условия освещения, системная политика, и реальное тестирование развертывания.

5. Нужен ли периферийному ИИ-наблюдению графический процессор??

Некоторым системам наблюдения требуется поддержка графического процессора или ускорителя искусственного интеллекта., особенно при обработке нескольких видеопотоков, камеры высокого разрешения, или сложные модели ИИ.

Меньшие системы с меньшим количеством потоков могут работать на промышленных компьютерах на базе ЦП или встроенных компьютерах.. Выбор оборудования должен основываться на реальном количестве камер., производительность модели, и требования ко времени ответа.

6. Какие интерфейсы важны для периферийных компьютеров наблюдения с искусственным интеллектом?

Важные интерфейсы могут включать несколько портов LAN., USB, RS232, RS485, GPIO, цифровой вход, цифровой выход, HDMI, ДисплейПорт, М.2, PCIe, САТА, и поддержка хранилища NVMe.

Несколько портов LAN особенно полезны для разделения сетей камер., заводские сети, удаленный доступ, и управление трафиком.

7. Могут ли безвентиляторные промышленные компьютеры поддерживать аналитику наблюдения?

Безвентиляторные промышленные компьютеры могут поддерживать множество периферийных приложений наблюдения с использованием искусственного интеллекта., особенно умеренные рабочие нагрузки на камеры и развертывание в шкафу.

Однако, многокамерная видеоаналитика может выделять значительное количество тепла. нагрузка процессора, использование ускорителя, конструкция корпуса, температура окружающей среды, расход воздуха, и место установки должны быть проверены перед развертыванием.

8. Как периферийное наблюдение с использованием искусственного интеллекта снижает использование полосы пропускания?

Периферийный компьютер с искусственным интеллектом обрабатывает видео локально и загружает только выбранную информацию..

Это может включать записи событий, снимки, короткие видеоклипы, метаданные тревоги, или сводные данные. Избегая непрерывной загрузки всего необработанного видео, система снижает нагрузку на полосу пропускания и делает развертывание нескольких камер более эффективным.

9. Может ли периферийное наблюдение с использованием искусственного интеллекта подключаться к промышленным системам??

Да. Компьютеры наблюдения Edge AI могут подключаться к платформам безопасности, системы управления видео, СКАДА, промышленные панели IoT, сигнальные устройства, системы контроля доступа, и платформы управления объектами.

В некоторых промышленных применениях, они также могут связываться с ПЛК или локальными системами мониторинга для координации событий..

10. Что следует протестировать перед развертыванием?

Перед развертыванием, систему следует протестировать на реальных камерах, реальные условия освещения, фактическое количество камер, сетевая архитектура, модели искусственного интеллекта, рабочая нагрузка локального хранилища, время оповещения, и длительная эксплуатация.

Термическая стабильность, поведение при прерывании сети, точность событий, контроль доступа, и рабочий процесс обслуживания также должен быть проверен.

Заключение

Наблюдение Edge AI — практическая основа промышленного мониторинга, охрана объекта, видеоаналитика, видимость удаленного сайта, и оперативная осведомленность на основе событий.

Разместив промышленный компьютер или встроенный компьютер рядом с сетями камер., датчики, сигналы тревоги, системы доступа, и платформы мониторинга, организации могут обрабатывать видео локально, уменьшить использование полосы пропускания, улучшить время отклика, и обеспечить лучший контроль над данными наблюдения.

Правильная платформа наблюдения с использованием искусственного интеллекта должна выбираться в соответствии с реальными требованиями к развертыванию., включая количество камер, разрешение видео, Рабочая нагрузка ИИ, сетевая архитектура, сохранение памяти, Конфигурация ввода/вывода, метод монтажа, потребляемая мощность, термические условия, поддержка операционной системы, политика безопасности, и планирование жизненного цикла.

CoreIPC поддерживает проекты периферийного наблюдения с использованием искусственного интеллекта с помощью промышленных вычислительных платформ, предназначенных для практического развертывания на местах.. С правильной аппаратной основой, системные интеграторы и промышленные операторы могут создавать надежные, масштабируемый, и эффективные системы видеонаблюдения с искусственным интеллектом.

Связаться с нами

Ищу промышленный компьютер, встроенный компьютер, или периферийная платформа искусственного интеллекта для периферийного наблюдения с использованием искусственного интеллекта?

Свяжитесь с CoreIPC, чтобы обсудить требования вашего проекта, включая количество камер, Рабочая нагрузка ИИ, сегментация сети, дизайн хранилища, Конфигурация ввода/вывода, метод монтажа, потребляемая мощность, операционная среда, потребности жизненного цикла, и варианты настройки OEM/ODM.

Рекомендуемые продукты

CQ3100 Fanless Embedded Industrial Box PC | CoreIPC

Посмотреть продукт

CNANO200-4L2C 4-LAN 2-COM Fanless Industrial Box PC |...

Посмотреть продукт

Сопутствующие решения Edge AI

• Периферийный искусственный интеллект для умных городов: Edge AI Умные городские вычисления для городской инфраструктуры
• Система обработки искусственного интеллекта в реальном времени: Обработка ИИ в реальном времени для промышленной автоматизации
• Промышленный искусственный интеллект для прогнозной аналитики: Промышленная ИИ-аналитика для принятия решений на интеллектуальном предприятии
• GPU IPC для глубокого обучения: IPC глубокого обучения для промышленного искусственного интеллекта и машинного зрения
• Вычислительная платформа AI Vision: Платформа AI Vision для промышленного контроля и автоматизации
• Edge AI Gateway для IIoT: Edge AI Gateway для анализа данных промышленного Интернета вещей
• Промышленный компьютер с искусственным интеллектом для мониторинга: Промышленный AI-мониторинг для работы умного предприятия
• Вычислительная платформа искусственного интеллекта для автоматизации: Автоматизация вычислений с использованием искусственного интеллекта для интеллектуальных промышленных систем