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桂林智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-04-05

智慧監(jiān)管 智慧監(jiān)管產(chǎn)品體系緊密圍繞公安部監(jiān)所管理局“智慧監(jiān)管”的建設(shè)主線,堅(jiān)持職能前列、問題導(dǎo)向和深度融合,將科技信息技術(shù)與傳統(tǒng)有效方式有機(jī)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化安全保障、規(guī)范執(zhí)法執(zhí)勤、高效服務(wù)和多維研判科學(xué)決策的效果。以“平臺(tái)+端”的方式來構(gòu)建“總隊(duì)-支隊(duì)-監(jiān)所”三級(jí)產(chǎn)品體系,“平臺(tái)”產(chǎn)品定位為數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)融合和綜合應(yīng)用,“端”產(chǎn)品則實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)感知和細(xì)分場景深度應(yīng)用。 1、安全管控再上新臺(tái)階:監(jiān)所安全五級(jí)防控體系,安全系數(shù)提升; 2、效能提升實(shí)現(xiàn)新突破:監(jiān)所業(yè)務(wù)辦理過程各面融合技防和信息化系統(tǒng); 3、內(nèi)外協(xié)同開創(chuàng)新格局:所內(nèi)七大崗位聯(lián)動(dòng)協(xié)同,以工作流規(guī)范業(yè)務(wù)辦理和協(xié)同模式,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自動(dòng)提醒、自動(dòng)流轉(zhuǎn)或抄送; 4、業(yè)務(wù)融合:目前市面上獨(dú)一覆蓋違法犯罪人員信息系統(tǒng)+技防系統(tǒng)功能的實(shí)戰(zhàn)平臺(tái); 5、法制協(xié)同:執(zhí)法辦案平臺(tái)數(shù)據(jù)與監(jiān)所數(shù)據(jù)交互協(xié)同,犯罪嫌疑人從派出所送至監(jiān)所收押,派出所采集的人員數(shù)據(jù)信息無縫對(duì)接獲取,減少信息錄入工作量,開通協(xié)助辦案業(yè)務(wù)網(wǎng)上申請(qǐng)渠道,監(jiān)所內(nèi)產(chǎn)生的談話教育、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)推送執(zhí)法辦案平臺(tái),賦能辦案,協(xié)助破案,突顯跨部門、跨警種的協(xié)同作戰(zhàn)、服務(wù)能力。哪家公司有智慧養(yǎng)老解決方案?桂林智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

城市基層管理及視頻場景分析平臺(tái)-智慧治理 城市基層管理及視頻場景分析平臺(tái)有高空拋物監(jiān)測、電動(dòng)車上樓監(jiān)測及獨(dú)居老人預(yù)警監(jiān)測三個(gè)應(yīng)用場景。高空拋物監(jiān)測和電動(dòng)車上樓監(jiān)測應(yīng)用場景,采用智能視頻分析技術(shù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)小區(qū)的人為拋物和電動(dòng)車入電梯的不安全行為,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)預(yù)警,及時(shí)通知物業(yè)管理人員和社會(huì)治理工作組進(jìn)行及時(shí)處置和批評(píng)教育,監(jiān)測預(yù)警截圖、視頻截圖和歷史數(shù)據(jù)為各種糾紛、事故提供了完整、清洗的證據(jù)支撐,為打造我們城市的平安、和諧社區(qū)提供了有效的技術(shù)支持手段。獨(dú)居老人預(yù)警監(jiān)測應(yīng)用場景,采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)老人健康數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程監(jiān)測,實(shí)現(xiàn)健康數(shù)據(jù)預(yù)警、實(shí)現(xiàn)人員定位、實(shí)現(xiàn)健康養(yǎng)老聯(lián)動(dòng)關(guān)懷和處置。新技術(shù)的運(yùn)用,助力城市健康養(yǎng)老開創(chuàng)新的局面,提升老人的獲得感和幸福感。長沙AI邊緣網(wǎng)關(guān)技術(shù)實(shí)力強(qiáng)哪家公司可提供行業(yè)整體解決方案?

行業(yè)智能化升級(jí),邊緣AI的典型應(yīng)用場景 智慧物流 在智能物流系統(tǒng)中,將邊緣AI應(yīng)用于單元級(jí)物流終端,提高其智能化等級(jí)。如:智能分揀機(jī)器人、快遞無人飛機(jī)、智能穿梭車、搬運(yùn)車、無人裝卸設(shè)備、物流配送機(jī)器人、智能堆垛機(jī)等。 隨著物流行業(yè)步入智能化進(jìn)程,這些設(shè)備需要與智能物流系統(tǒng)和智能物流服務(wù)平臺(tái)相連接。此時(shí),邊緣AI平臺(tái)成為智能物流終端設(shè)備智能覺醒的關(guān)鍵。 智慧農(nóng)業(yè) 農(nóng)業(yè)也將同樣受益于邊緣AI,我們?cè)鵀槟承竽疗髽I(yè)提供了邊緣AI計(jì)算機(jī),通過客戶業(yè)務(wù)需求,導(dǎo)入對(duì)應(yīng)算法,將用戶傳統(tǒng)攝像頭進(jìn)行人工智能升級(jí),邊云結(jié)合,快速完成升級(jí)部署。 升級(jí)后的系統(tǒng)可以全天候自動(dòng)完成人員、服裝識(shí)別;豬只出入、轉(zhuǎn)欄識(shí)別;外來生物識(shí)別、軌跡監(jiān)控;區(qū)域異常監(jiān)控等工作。明xian節(jié)約了人力成本,提高了企業(yè)的專業(yè)化、現(xiàn)代化水平。

明廚亮灶監(jiān)管系統(tǒng) 方案需求: 當(dāng)前食品藥品監(jiān)管工作的主要需求體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: ①遠(yuǎn)程集中監(jiān)管的需求; ②后廚全流程視頻監(jiān)管的需求; ③視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、回放的需求,作為事件回溯手段; ④向公眾開放的需求,實(shí)現(xiàn)大部分人監(jiān)督的訴求; ⑤信息發(fā)布的需求; 方案描述: 明廚亮灶”監(jiān)管平臺(tái)通過賬號(hào),在平臺(tái)上進(jìn)行注冊(cè)需要取流的攝像機(jī),需要遠(yuǎn)程監(jiān)管時(shí),監(jiān)管人員可以直接通過云平臺(tái)取流上墻進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)管,并通過AI算法能力實(shí)時(shí)監(jiān)測各單位后廚全流程。對(duì)于需要中心存儲(chǔ)的視頻,可以通過中心存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行重要視頻的存儲(chǔ),極大的節(jié)省了中心存儲(chǔ)。 另一方面,第三方平臺(tái)也是通過賬號(hào),獲取取流地址,在微信、網(wǎng)頁上做集成開發(fā),為社會(huì)公眾提供遠(yuǎn)程查看各個(gè)餐飲單位后廚實(shí)時(shí)操作視頻功能,真正實(shí)現(xiàn)后廚亮化。 餐飲企業(yè)管理人員也可以通過登錄微信端,查看自家店鋪后廚各個(gè)點(diǎn)位的視頻監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程店鋪管理。哪家公司有智慧酒店解決方案?

智慧景區(qū) 智能景區(qū)結(jié)合云計(jì)算、5G、IoT、人工智能等新基建相關(guān)技術(shù),以智能景區(qū)操作系統(tǒng)為數(shù)字底座,通過建設(shè)景區(qū)超腦平臺(tái),“一機(jī)游景區(qū)”系統(tǒng),數(shù)字化運(yùn)營體系,為景區(qū)提供各面洞察、品質(zhì)化服務(wù)和智能運(yùn)營的一體化解決方案。通過景區(qū)操作系統(tǒng)將景區(qū)內(nèi)數(shù)以萬計(jì)的動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)進(jìn)行安全打通、融合,打破信息孤島;通過景區(qū)超腦和數(shù)字孿生構(gòu)建起客流畫像分析、多場景應(yīng)急指揮聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)景區(qū)的智能可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過“一機(jī)游景區(qū)”生態(tài)應(yīng)用,結(jié)合刷臉服務(wù)、無人配送、無人超市等科技手段,在入園、購票、餐飲、交通、住宿等各個(gè)環(huán)節(jié)都可以享受到智能化服務(wù)。較終實(shí)現(xiàn)景區(qū)的安全運(yùn)營管理,游客高質(zhì)量服務(wù)體驗(yàn)和景區(qū)創(chuàng)新盈利模式。哪家公司有智慧電梯解決方案?合肥AI邊緣網(wǎng)關(guān)廠家電話

哪家公司有管道管線解決方案?桂林智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

如何選擇合適的邊緣計(jì)算機(jī) 大多數(shù) IIoT 數(shù)據(jù)未經(jīng)分析 連接到互聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備近年來增長迅速,預(yù)計(jì)到 2025 年將達(dá)到 416 億個(gè)終端。更令人難以置信的是每臺(tái)設(shè)備產(chǎn)生的驚人數(shù)據(jù)量。手動(dòng)分析制造裝配線上傳感器生成的所有信息,可能需要花費(fèi)畢生的精力。在《哈佛商業(yè)評(píng)論》的一篇關(guān)于數(shù)據(jù)策略的文章中指出,在制定決策的過程中,組織的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)往往只有不到一半得到有效的利用,不到 1% 的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被分析或應(yīng)用。 IP 攝像機(jī)每天生成的視頻數(shù)據(jù)將近 1.6 EB,其中只有 10% 得到分析。盡管有能力收集更多信息,但這些數(shù)字表明,數(shù)據(jù)分析存在驚人的差距??咳肆κ菬o法分析產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)的,這就是企業(yè)嘗試將 AI 和 ML 融入到 IIoT 應(yīng)用的原因。 設(shè)想一下,只靠人工目視,在制造裝配線上,每周 5 天每天 8 小時(shí)手動(dòng)檢查高爾夫球上微小缺陷的應(yīng)用場景。即使有一大批檢查人員,每個(gè)人仍然會(huì)容易疲勞,犯人因錯(cuò)誤。同樣,人工目視檢查鐵路軌道緊固件,只能在列車停運(yùn)后的半夜進(jìn)行,不只耗 時(shí),而且做起來很困難。人工檢查高壓電力線和變電站設(shè)備,還會(huì)使工作人員面臨額外的風(fēng)險(xiǎn)。桂林智能化AI邊緣網(wǎng)關(guān)

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