资料介绍
随着AIOT的发展,DTU和RTU透传和边缘计算的技术广泛用于万物互联的场景中,RTU轻量级计算可以通过各种温度、湿度、电压、电流、气压、U型、震动、声音、门磁等传感器,获取设备的各种状态,以判断设备的运行状态,也可以通过深度学习算法,如AI的行为分析、轨迹分析、人脸识别等重量级算法,判断环境内的事件。前者偏于设备和小场景,落地较为简单,量大,周期短,后者偏于开放式大场景多事件,落地较为复杂,周期长。那么电梯场景就属于前者,用RTU设备如CAT1单片机主板或者linux/安卓主板,做边缘计算核心,通过U型、门磁、电流和人体等传感器,判断电梯的开门、关门、运行里程、蹲底、冲顶等,将电梯解析为大数据词典,用以支持电梯维保的合理性和安全性,目前这种RTU方式逐步也在往IPC+传感器模式转变,随着三年电梯按需维保试点的开放,这个行业的AIOT属性将更加深刻。
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