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主流边缘AI算法,在安防、零售、交通等领域的应用

Carol Li 来源:电子发烧友网 作者:李弯弯 2024-05-13 01:56 次阅读
电子发烧友网报道(文/李弯弯)边缘AI,是在边缘设备部署AI算法,其计算发生在靠近用户和数据的网络边缘,而不是集中在云计算设施或私人数据中心。边缘AI离不开边缘算力和算法,算力提供支持,算法决定了边缘AI可以应用在哪些场景实现哪些功能。

市面上主流的边缘AI算法应用

目前市面上比较主流的边缘AI算法应用,包括人脸及关键点检测,关键点监测是通过快速检测人脸并标记出人脸坐标,提取包括脸颊、眉、服、口、鼻等人脸五言的关键点进行人脸对齐,准确识别多种属性信息,为人脸识别提供可靠支持。

行人属性分析,通过行人来往检测获取行人属性信息和动作的高精度识别,包含性别年龄、服饰类別、服饰颇色、佩戴物、行为动作等,提供丰富的结构化信息,可用于高效的视频素材管理和精准营销。

车牌车型检测及识别,检测主体车辆位置,进行车牌、车辆品牌型号识别,同时支持多路视烦流推理,可适用于园区,交通停车场等场景。

安全帽等物体检测,可以根据行人属性分析算法检测安全帽和人脸,通过视领构化判断是否佩戴安全帽,支持多种颜色的安全错识别训练,同时还可用于多种物体的检测识则等。

电梯电动车识别预警,电动车识别算法是通过检测与识别各类型的电动车,当检测到电动车进入电梯,摄像头可直接进行告警,并自动将报警信息、现场图像、视频等数据上传至云平台,管理人员可及时接收信息、查看现场情况,进行及时处理。

人员工服识别,通过检测识别各类工服,在办公室或者工地中,摄像头可以直接监控其中的人员是否穿指定服装,检测到未穿指定工服的人员自动将报管信息、现场图像及传至云平台,管理人员可接收信息、查看现场情况,进行及时处理,

从应用行业来看,在制造业中,边缘AI算法被用于实时监测生产线的运行状态,通过传感器收集的数据进行实时分析,预测设备可能出现的故障,并进行预防性的维护。这大大提高了生产线的稳定性和效率,降低了维护成本。

在智慧城市建设中,边缘AI算法被用于实时分析交通流量、车辆行驶状况等数据,为交通管理部门提供决策支持。通过部署在路边的传感器和摄像头,可以实时监测交通状况,自动调整交通信号灯的时间,缓解交通拥堵。

在零售业中,边缘AI算法被用于智能门店的客流分析、商品推荐等方面。通过安装在门店内的摄像头和传感器,可以实时监测客流情况、顾客购物行为等数据,为顾客提供更加个性化的购物体验。

在能源管理领域,边缘AI算法被用于实时监测电网、石油管道等设施的运行状态,预测能源需求和供应情况,实现能源的优化利用。通过部署在能源设施上的传感器和边缘计算设备,可以实时收集和分析数据,为能源管理部门提供决策支持。

边缘AI在安防、零售、交通等领域实际应用案例

经过多年的发展,如今在边缘AI领域涉足的企业众多,包括芯片、算法、计算设施、整体方案等,也已经有非常多实际的应用案例。

如虹软科技在边缘AI应用方面就有着广泛的布局和实践。虹软科技的AI算法被广泛应用于智能手机的摄像头中,实现了多种智能拍照功能,如人脸识别、人像分割、美颜、夜景模式等。这些算法在手机芯片上运行,即实现了边缘计算,保证了拍照的实时性和效率。

虹软科技的边缘AI技术也被应用于智能安防领域。通过部署在摄像头或其他边缘设备上的AI算法,可以实现人脸识别、行为分析、异常检测等功能,为安防监控提供智能化的解决方案。

在智慧零售领域,虹软科技的边缘AI技术可以帮助商家实现更精准的客流分析、商品识别、智能导购等功能。通过在门店部署边缘AI设备,可以实时收集和分析顾客的行为数据,为商家提供决策支持。

再如鲲云科技,其边缘AI解决方案已经在诸多领域实现应用。如智慧加油站解决方案,鲲云为山东近1000个加油站提供了智慧加油站解决方案。

通过集成星空X6A边缘小站AI算力硬件产品和特定的算法(如抽烟识别、打电话识别、人员离岗识别、烟雾明火识别、灭火器识别、静电释放时间检测等),实现了加油区和卸油区等事故易发、多发部位和环节的智能检测预警功能。

这一解决方案充分利用了加油站现有的摄像头等安全分析方案,帮助加油站实现事前预警、事中管控、事后取证等功能,提升了加油站的安全管理效率。

智慧化工园区解决方案,在煤化工园区中,鲲云科技提供了AI智能视频系统,实现了对园区全域重点部位的智能分析危险识别。

该系统利用AI技术对园区内企业动火、高空、空间受限作业的不规范行为进行智能分析,可提前预警、快速处置。同时,该系统还实现了对园区化工企业、重要化工装置、危化品运输车辆的全面覆盖、实时监测和有效管控,提升了园区的安全管理水平。

智能交通解决方案,鲲云的智能交通解决方案利用AI技术对交通数据进行实时处理和分析,实现了交通拥堵预测、交通信号控制、事故预警等功能。

通过部署在路口、路段的摄像头和传感器,可以实时监测交通流量、车速等信息,并通过智能算法对交通状况进行评估和预测,为交通管理部门提供决策支持。这一解决方案有效提高了交通管理的智能化水平,提升了道路通行效率。

写在最后

可以看到,如今边缘AI正在为各个行业智能化发展提供支持,除了上述提到的智慧安防、智能零售、智能制造、智慧交通之外,还有智慧农业、智能医疗、智慧物流、智能驾驶等领域,相信随着技术的不断发展,边缘AI的应用场景还将继续扩大。
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