公交车、货车、泥头车等大型车辆使用的辅助驾驶、安全预警系统
大型车辆由于体型庞大,视野有限,司机在驾驶时会产生很多视觉盲点,为此我们专门基于人工智能的深度学习,利用多路高清摄像头实时采集数据,借助边缘计算平台提供的算力,打造了适用于公交车、货车、泥头车、工程车等大型车辆的辅助驾驶、安全预警系统。支持ADAS(前车预警)、DMS(驾驶员疲劳检测)、BSD(盲区检测算法)等功能。
边缘计算是指在边缘设备上进行的计算和处理。边缘设备通常是指位于企业网络边缘的设备,如路由器、交换机、网关等。这些设备通常具有较弱的计算能力和存储能力,但位于企业网络的边缘,接近终端用户和 IoT 设备。
边缘计算的优势在于可以减轻中心数据中心的负担,将部分计算任务下推到边缘设备上进行处理。这可以提高响应速度、减少网络延迟、增强用户体验。同时,边缘计算也带来新的安全和管理挑战,需要确保边缘设备和网络的安全性和稳定性。
常见的边缘计算场景包括:
• 物联网数据处理:将大量来自 IoT 设备的遥测数据和事件在边缘设备上进行初步处理和分析。
• 内容分发网络:在边缘设备上缓存和分发内容,减轻核心网络的流量负担。
• 实时决策支持:在边缘设备上进行实时数据分析和决策支持,为终端用户提供快速反应的交互体验。
• 本地服务提供:在边缘设备上部署和运行部分企业服务,以提供更佳的用户体验和网络效率。
• 基于本地算力的视频编解码应用。
总体来说,边缘计算是提高企业 IT灵活度和用户体验的一个重要趋势,需要企业在技术、安全和管理等多个方面进行调整和优化。
大型车辆由于体型庞大,视野有限,司机在驾驶时会产生很多视觉盲点,为此我们专门基于人工智能的深度学习,利用多路高清摄像头实时采集数据,借助边缘计算平台提供的算力,打造了适用于公交车、货车、泥头车、工程车等大型车辆的辅助驾驶、安全预警系统。支持ADAS(前车预警)、DMS(驾驶员疲劳检测)、BSD(盲区检测算法)等功能。
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