来源:衡益科技
发布时间:2025-2-12
阅读量:2
近年来,物联网设备连接数呈现出线性增长趋势。据Gartner预测,到2020年,全球物联网设备的数量将超过200亿台。与此同时,设备本身也变得越来越智能化。
人工智能与物联网在实际应用中的落地与融合,将推动人类社会进入“万物智能互联”时代,而随之产生的数据也将呈井喷式爆发。
一、云计算功能
在过去的十年里,云计算成功地缓解了日益增长的数据所带来的存储、管理等问题,但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度,网络带宽成本的下降速度要比CPU、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多,同时复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升。
所以,传统的云计算不能满足对响应时间和安全性的高要求。以无人驾驶汽车为例,高速行驶的汽车需要在毫秒级的时间内响应,一旦由于数据传输、网络等问题导致系统响应时间增加,将会造成严重的后果。
除此之外,云计算还面临带宽不足的问题。如果将边缘设备产生的大量数据全部传输至云计算中心,会给网络带宽造成极大的压力。例如,飞机波音787每秒产生的数据超过5GB,但飞机与卫星之间的带宽不足以支持数据的实时传输。
总之,单纯依靠云计算这种集中式的计算处理方式,不足以支持以物联网感知为背景的应用程序运行和海量数据处理。在这种应用背景下,边缘计算应运而生。它与现有的云计算集中式处理模型相结合,能有效解决云中心和网络边缘的大数据处理问题。
二、边缘计算功能
如果说云计算是集中式、在“云端”进行的大数据处理,那么,边缘计算则可以理解为边缘侧、靠近终端(例如手机、智能语音交互设备等)的大数据处理。
在很多情况下,边缘计算和云计算是共生关系。有个形象的解释,把云计算和边缘计算比喻成章鱼的各器官,似乎更容易理解。作为自然界中智商最高的无脊椎动物,章鱼拥有“概念思维”能力,与两个强大的记忆系统分不开。
一个是大脑记忆系统,大脑具有5亿个神经元,另一个是八个爪子上的吸盘。也就是说,章鱼的八条腿可以思考并解决问题。云计算就好比章鱼的大脑,边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。
三、AI边缘网关功能
AI边缘网关功能
AI(人工智能)边缘网关,内嵌入多种人工智能算法,对接入的视频进行智能分析,根据视频分析做出相应的动作。AI人工智能算法,一直在不停的进步,大部分算法都存在一定准确性的问题。
传感器(英文名称:transducer/sensor)是能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求的检测装置。
传感器的存在和发展,让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官,让物体变得活了起来,传感器是人类五官的延长。传感器具有微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化等特点,它是实现自动检测和自动控制的首要环节。
无线传感器采集系统
(LoRa/LoRaWAN传感器网关)
传感器的种类多,研发生产传感器厂家也多,各个传感器之间也没有一个标准。我司针对这一个需求开发了多款无线网关及无线采集器,用来采集各种传感器的数据,同时针对这一些领域开发了多款无线传感器。
我司开发的LoRa/LoRaWAN传感器网关,对内可以使用LoRa/LoRaWAN采集传感器数据,也可以使用有线信号转LoRa/LoRaWAN采集器采集一些别人开发好的传感器,将有线数据转成LoRa/LoRaWAN信号,转送到网关。
LoRa/LoRaWAN传感器网关对外支持RJ45和4G,可以通MQTT跟边缘网关或者平台进行对接,将收到的报警信息通过MQTT上传给边缘网关。
AI边缘网关应用的场景
从目前行业应用来看,AI边缘网关应用在校园安全,景区安全,医院安全,工地工人行为检测,消防火灾检测等行业。
AI(人工智能)使用人工智能算法,将视频里面的关键信息提出来,进行分析。在很多领域由于索材的不够,准确度不高。
4.AI边缘网关与无线转感器的结合
传感器可以与AI人工智能进行结合,传感器能提高AI人工智能识别率,减少误报率,也可以减少AI边缘网关的负荷。下面是一个传感器跟AI边缘网关结合的一个框图:
AI边缘网关与无线传感器结合的一些场景
消防领域
AI人工智能在消防领域应用比较多,用视频识别火焰,识别烟,识别能起火灾的很多行为。在消防火灾起火之前,会有几大症壮,物品的温度升高,产生异味,空气中颗粒物增加,通过网关把这几类传感器采集的数据传送给边缘网关,边缘网关通过AI人工智能算法计算,得出是不是发生火灾了,再决定报警。
环保领域
AI人工智能在环保领域应用也比较多,检测大气污染,检测水质污染,检测企业有没有偷排漏排.使用AI图像分析与传感器结合,提高报警准确率。
电梯领域
在电梯传感器检测到电梯异常,可以通芝AI边缘盒子识别电梯内是否有人。