邊緣計(jì)算盒子用處

邊緣計(jì)算是一種分布式計(jì)算模型，它將計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理推向數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊緣位置，減少了數(shù)據(jù)傳輸和響應(yīng)延遲，提供了更快速、實(shí)時(shí)的分析和決策能力。邊緣計(jì)算盒子是邊緣計(jì)算的一種體現(xiàn)，具備小巧的體積和強(qiáng)大的性能，支持搭載多種ai算法分析，可處理多路視頻。

邊緣計(jì)算盒子在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，下面是一些與邊緣計(jì)算相關(guān)的應(yīng)用：

邊緣計(jì)算盒子結(jié)合攝像頭和其他設(shè)備，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的視頻分析和行為識(shí)別。通過(guò)使用AI算法，可以識(shí)別安全帽、工服等安全著裝的佩戴情況，檢測(cè)人員異常行為（如離崗、睡崗、吸煙、闖入、玩手機(jī)等），以及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)（如煙霧火焰）和物體識(shí)別（如：車型識(shí)別、電動(dòng)車進(jìn)入電梯識(shí)別）。邊緣計(jì)算盒子能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別分析并發(fā)出警報(bào)和行為預(yù)警，提高安防監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性。

?英碼邊緣計(jì)算盒子的特點(diǎn)

● 適配 Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ ONNX/Paddle 飛漿等主流深度學(xué)習(xí)框架，是行業(yè)內(nèi)少數(shù)能同時(shí)兼容國(guó)內(nèi)外深度學(xué)習(xí)框架的邊緣計(jì)算設(shè)備。

● 支持 Docker 容器化部署，支持 Python 開(kāi)發(fā)環(huán)境。

● 算力有2Tops/16Tops/17.6Tops/32Tops/38Tops,最高支持 32 路 H.264 &H.265 的實(shí)時(shí)解碼能力。

● 可擴(kuò)展 4G/5G/WIFI 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)方式，為邊緣化業(yè)務(wù)部署提供便利。

?● 支持-40℃～+70℃寬溫度工作環(huán)境。

審核編輯：湯梓紅