AI分析盒子 边缘计算网关 智能分析算法服务器 边缘算力盒子 人工智能整体解决方案
什么是智能边缘计算边缘在哪又如何智能
什么是智能边缘计算边缘在哪又如何智能智能边缘计算是一种新兴技术，它将智能化的计算技术和计算机存储引擎，带来分布式的计算网络，将大数据和高性能的分析技术与边缘设备上的智能传感器和安全性技术相结合，来解决组织日益增长的数据处理需求。
边缘计算指的是较低一级的计算，采用较大体积的节点，分布在有限的控制范围内的计算，如果将大型集群分散到边缘，可以实现更快的数据处理等更广泛的计算能力。
边缘计算有助于扩展企业网络并收集信息，可更快地共享数据，从而优化企业的智能解决方案或服务。
边缘计算一般指能够根据不同情境自动调整计算能力、在边缘设备上实时做出决定以及实时传输数据的技术。
它以定制化的能力将计算能力向外拓展，支持企业全球范围内的服务和优化网络结构。
边缘计算的有效利用基础设施可以大大提高组织的高性能分析能力，改善实时建模以及服务质量，并降低网络负载和数据传输的开销。
智能边缘计算把人工智能（AI）合并到边缘计算环境中，令其能够了解外部事件，并根据相应的触发器实时地做出反应。
边缘计算网络架构解析
边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性，并优化资源利用率。
以下是边缘计算网络架构的解析：1. 边缘节点：边缘节点是边缘计算网络架构的核心，通常部署在靠近用户设备的网络边缘，如家庭、企业或工业设施。
这些节点通常包括服务器、智能设备和传感器等，负责处理和分析来自用户设备的数据。
2. 分布式架构：边缘计算网络架构采用分布式架构，这意味着网络中的各个边缘节点相互协作，共同完成数据处理和分析任务。
这种架构有助于提高系统的可扩展性和可靠性，因为边缘节点的数量可以根据需求进行动态调整。
3. 云计算与边缘计算的协同：在边缘计算网络架构中，云计算和边缘计算是协同工作的。
云计算提供数据处理和分析所需的通用功能，如数据存储、算法库和模型等。
而边缘计算则负责处理实时数据和特定任务，如视频流处理、实时分析等。
这种协同工作模式可以提高数据处理速度和准确性。
4. 实时数据处理和分析：边缘计算网络架构强调实时数据处理和分析。
由于数据在边缘节点处被处理，因此可以减少数据传输延迟，提高响应速度。
此外，实时分析还可以帮助企业实时监控生产过程、预测故障并及时采取措施，从而提高生产效率和降低维护成本。
5. 安全性和隐私保护：边缘计算网络架构强调安全性和隐私保护。
由于边缘节点通常部署在公共场所或工业设施中，因此需要采取措施确保数据的安全性和隐私性。
例如，可以使用加密技术保护数据传输和存储过程中的安全性，同时使用访问控制策略限制对数据的访问。
6. 开放标准和互操作性：边缘计算网络架构强调开放标准和互操作性。
这意味着不同的边缘计算系统应该遵循相同或相似的标准，以便不同厂商的设备能够相互通信和协作。
这有助于降低系统复杂性、提高可扩展性和互用性。
综上所述，边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性并优化资源利用率。
明厨亮灶AIBOX分析盒子边缘计算网关AI边缘算力盒子解决方案
AIBOX——产品特点
边
轻量化的边缘计算设备，不同于云端统一处 理，边端智能部署更方便。
专
搭载智能专业的算法，对业务所关注的功能 实现精准识别。
易
提供报警接口，各类业务平台轻松对接，落 地部署更简易。
主要功能——人脸应用
货源可溯
• 对每日进货人员进 行身份识别，确认 进货人以及到达时 间，保证食品质量
改变市场安全监管方式
提升综合数据应用能力
构建市场安全诚信体系
“明厨亮灶”建设，只是市场智慧监管的一个开始
痛点分析
厨房数量相对分散
视频无法高效利用
食品安全市场的管理难度随着近
厨房监控视频回传后端仅做存储
年的外卖行业发展变得越来越大，
和视频巡查使用，信息利用率低，
市面上的餐馆和食堂数量激增带
在安全事件发生时，视频的作用
入侵检测
• 识别非法进入后厨 的人或无权限进入 后厨特殊区域的人 并及时告警
主要功能——行为管理
未戴厨师帽 检测
未穿工作服 检测
抽烟检测
主要功能——环境管理
烟火检测
对厨房内的异常明火进行 告警，如有需要可直接连
接公安系统并报警
······
鼠患检测
对厨房内的老鼠等有害生 物的移动行为进行监测并
及时上报
运营流程
网络摄像机
视频采集 红外摄像机
······ 非智能摄像机
电脑终端
可用信息输出
移动终端
信息公示屏
······ 信息管理中心
智能化分析 上传云端
平台对接——远程视频随机巡查平台
视频远程巡查
Video Inspection
➢ 开发远程视频随机抽检检查系统，支持与AI智能分析平台对接，实现对有关部门方现 在已有的视频监控企业对象进行有效督导和检查。从原有在应急指挥大屏上进行监督 的工作方式，逐渐转变为远程视频巡查、巡检；对存在安全隐患的企业，及时实现远 程取证，生成远程执法文书。
一文看懂AI是如何重新定义边缘计算的应用领域
一文看懂AI是如何重新定义边缘计算的应用领域
随着物联网和机器人技术的不断发展，人工智能（AI）在许多方面得到了广泛的应用。
在传统的计算机系统中，数据处理和分析的大部分工作是在云端完成的，这样的云端计算框架对网络带宽要求比较高，不能满足大量的实时数据处理和分析的需求。
为了解决这个问题，边缘计算应运而生，它把数据处理和分析工作推近设备端，从而降低了网络带宽的需求，提高了设备的响应速度。
AI重新定义了边缘计算的应用领域。
通过AI技术，我们可以把边缘计算应用于众多的实际场景，从自动驾驶系统到智能家居系统。
AI有助于增强边缘设备的性能，大幅提升运算速度和准确度。
AI还可以用来改进边缘设备的可靠性和安全性，可以对可能发生的故障和攻击进行提前预测，从而规避风险。
此外，AI技术也可以用来深入研究边缘设备的系统架构，这有助于提高系统的硬件结构和软件设计，提供更加便捷的服务。
AI在边缘计算应用领域不仅提高了硬件性能和可靠性，还可以改善边缘计算的安全性，从而实现数字安全不受威胁。
AI还可以提升系统的运行效率，通过自我学习和机器学习，加快系统的响应速度。
边缘计算技术与人工智能的结合
边缘计算技术与人工智能的结合
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，许多行业正在从传统计算模型
转向边缘计算模型，以获取更快、更高效的机器学习能力。
边缘计算是一
种新型的机器学习方法，它使用本地的硬件设施和算法，在设备的边缘上
实时处理数据，从而实现更高效的计算能力。
边缘计算与人工智能的联合，可以让计算能力更近一步地接近用户，为用户提供更高效、更可靠的服务。
边缘计算与人工智能的结合主要体现在数据处理和学习方面。
首先，
边缘计算可以完成大量的数据处理工作，充分利用本地计算资源，将机器
学习的复杂计算推迟到边缘，进而提高数据处理的效率和精度。
其次，边
缘计算与AI的结合可以有效提升机器学习的性能，调用本地资源，实时
完成大量数据处理工作，减少机器学习过程中的延时，有效加快处理速度，提高处理精度。
此外，边缘计算还可以有效缓解网络传输压力，减少云端
服务器的压力，同时避免在建立连接时发生延迟。
当前，边缘计算与人工智能的结合正在被用于无人机领域，自动驾驶
领域，物联网，农业和健康监测等多个应用场景。
ai边缘盒子使用手册
ai边缘盒子使用手册AI边缘盒子使用手册一、介绍AI边缘盒子是一种智能硬件设备，结合了人工智能技术和边缘计算能力，能够在本地处理和分析数据，实现实时的人工智能应用。
盒子集成了先进的处理器、内存和存储设备，以及多种传感器，可以满足各种人工智能应用的需求。
二、功能特点1. 实时处理：AI边缘盒子能够在本地实时处理和分析数据，避免了数据传输的延迟，提高了处理效率。
2. 多种传感器支持：AI边缘盒子集成了多种传感器接口，可以接入各种类型的传感器，满足不同应用的需求。
3. 强大的计算能力：AI边缘盒子采用了高性能的处理器和内存，能够进行高效的人工智能计算。
4. 易于集成：AI边缘盒子设计简洁，易于与各种系统集成，方便用户快速实现人工智能应用。
5. 易于扩展：AI边缘盒子的扩展性非常好，可以根据需求增加更多的传感器和设备。
三、操作指南1. 开箱检查：打开包装后，请检查盒子的外观和配件是否完好无损。
2. 连接电源：将盒子的电源线连接到电源插座，确保电源稳定。
3. 连接传感器：根据需要接入传感器，确保连接稳定可靠。
4. 启动盒子：按下盒子的开机按钮，等待启动完成。
5. 配置网络：根据需要配置网络连接，以便于远程控制和数据传输。
6. 安装软件：根据需要安装相关软件和应用，以便于进行人工智能应用开发。
7. 使用指南：详细阅读使用指南，了解盒子的功能和操作方法，以便于更好地使用盒子。
四、注意事项1. 确保电源安全可靠，避免过载或短路。
2. 在连接传感器时要小心，确保连接正确可靠。
3. 在使用过程中要避免剧烈震动或撞击，以免影响盒子的性能和寿命。
4. 在进行软件安装和配置时要谨慎操作，避免误操作导致系统崩溃或数据丢失。
边缘计算对边缘智能设备的智能分析与优化
边缘计算对边缘智能设备的智能分析与优化边缘计算是一种新兴的计算模式，它以减少数据传输和降低延迟为目标，通过在离终端设备更近的位置进行数据处理和分析，提供更高效的计算能力和更快速的响应时间。
边缘智能设备作为边缘计算的关键组成部分，承担着数据处理和分析的重要任务。
本文将探讨边缘计算对边缘智能设备的智能分析与优化方面的影响。
1. 边缘计算的智能分析能力增强边缘智能设备的性能边缘智能设备通常具备有限的计算资源和存储容量，无法承担复杂的数据分析任务。
然而，边缘计算提供了更强大的计算能力和存储空间，使得边缘智能设备能够进行更复杂的数据处理和分析。
例如，边缘计算可以对传感器数据进行实时的智能分析，从而实现实时监控和预测分析。
边缘智能设备利用边缘计算的智能分析能力，可以更好地满足用户的需求，提供更精准的数据分析结果。
2. 边缘计算提供的优化算法可以提高边缘智能设备的效率边缘智能设备通常需要进行大量的数据处理和模型训练，而传统的计算模式往往会导致计算资源的浪费。
边缘计算通过提供优化算法和分布式计算能力，可以实现对边缘智能设备的任务调度和资源分配的优化。
例如，边缘计算可以根据边缘智能设备的计算能力和任务要求，自动选择最优的任务调度策略，提高边缘智能设备的计算效率和响应速度。
此外，边缘计算还可以利用分布式计算的方式，将大型计算任务分解成多个小任务，并将其分配给多个边缘智能设备进行并行处理，提高整体的计算速度和效率。
3. 边缘计算提供的机器学习算法可以优化边缘智能设备的模型训练边缘智能设备通常需要进行模型的训练和更新，以适应不同的应用场景和用户需求。
然而，边缘智能设备的计算资源和存储空间有限，无法满足大规模的模型训练。
边缘计算通过提供机器学习算法和分布式模型训练平台，可以在边缘智能设备上进行高效的模型训练。
例如，边缘计算可以利用增量学习和在线学习的方式，实现对模型的实时更新和优化。
此外，边缘计算还可以通过模型压缩和剪枝等技术，减小模型的规模和复杂度，提高边缘智能设备的模型训练效率。
边缘计算及建设方案
边缘计算及建设方案目录1. 边缘计算概述 (3)1.1 定义与特点 (3)1.1.1 边缘计算定义 (5)1.1.2 与传统云计算的对比 (6)1.2 发展历程 (8)1.3 应用领域 (8)1.3.1 工业自动化 (10)1.3.2 智能交通 (12)1.3.3 医疗健康 (13)1.3.4 娱乐产业 (15)2. 边缘计算架构 (17)2.1 设备层 (18)2.1.1 传感器与执行器 (19)2.1.2 物联网设备 (20)2.2 网关层 (22)2.2.1 边缘网关功能 (23)2.2.2 数据预处理 (25)2.3 云服务层 (26)2.3.1 数据存储与分析 (28)2.3.2 机器学习与人工智能 (29)3. 边缘计算建设方案 (31)3.1 规划与设计 (33)3.1.1 需求分析 (34)3.1.2 架构设计 (36)3.1.3 技术选型 (38)3.2 实施步骤 (39)3.2.1 硬件部署 (41)3.2.2 软件集成 (43)3.2.3 测试与优化 (44)3.3 安全与隐私保护 (45)3.3.1 数据加密 (46)3.3.2 访问控制 (47)3.3.3 隐私政策制定 (48)4. 案例分析 (50)4.1 某智能制造边缘计算案例 (51)4.1.1 背景介绍 (53)4.1.2 方案实施 (54)4.1.3 成效评估 (55)4.2 某智能交通边缘计算案例 (57)4.2.1 背景介绍 (58)4.2.2 方案实施 (59)4.2.3 成效评估 (59)5. 未来展望 (61)5.1 技术发展趋势 (62)5.2 行业应用前景 (63)5.3 政策与标准制定 (65)1. 边缘计算概述边缘计算指的是将数据处理、分析和应用逻辑部署到靠近数据源的边缘节点，例如：用户设备、物联网传感器、网关路由器等。
与云计算相比，边缘计算的特点是处理靠近用户端，数据传输距离短，带宽占用低。
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灵活度高
智能IPC搭载的智能功能无法更换，固 定机位只能使用单一算法；AI边缘计 算网关可自由调配算法使用，灵活性 高
节省成本
缩短工期
智能IPC售价高，后端服务器需要昂贵的服务器成 本，另外额外的机房搭建费用以及各类人工费； AI分析盒子部署简单，一台可为最多4台普通IPC 赋予智能功能，成本更低
智能IPC的更新或后端服务器搭建需要耗费大 量工时；AI边缘计算网关无需改变原有组网， 上线即用，耗时更短，搭建更高效
区域入侵
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人脸识别检测
打电话识别
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烟火检测
人流量检测
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物品搬移检测
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应用场景
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✓ 专属的传输通道，全程加密传输
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✓ 专业的安全防护，解决内网服务 器暴露公网等难题
私有流媒体协议
路由器
路由器
局 点 一
AI边缘网关
并联 告警信息
NVR
视频回溯
IPC IPC IPC
IPC IPC IPC
AI边缘网关
并联 告警信息
NVR
局
视频回溯
点 二
IPC IPC IPC
AI边缘网关
人脸识别
非法入侵，车辆检测 非法停车
反光衣识别 非法施工识别
安全帽识别 烟火识别
人流密度、人员聚众……
工作服识别 安全帽识别 打电பைடு நூலகம்识别
抽烟识别
亮点2：多种智能可同时运行，一机多用
一机多用： 用于石油石化、智 慧社区、建设工地 等场景，可多种算 法在同一台AI边缘 网关上实现，无需 部署多台，也不需 要切换模式，可实 现一机多用
IPC IPC IPC
······
典型案例
河南驻马店 **工地
率先搭载微智体AI边缘计 算网关，对工人行为规范进行 监督，包括安全帽识别、工作 服识别、非法施工，离岗，将 工地代入AI时代
山西太原**智慧校园
通过微智体AI边缘计算网关， 教育部门对校园教学楼行为进行 监督，有效防止日常管理出现安 全隐患，保护师生视频健康安全
园 • 人群密度
• 烟火检测
持续增加中：抽烟检测、打电话检测……
天鹤边缘网关AI组网应用
视频流接入
目标出现
（RTSP、ONVIF、国标）
可
接
AI边缘计算网关
警
示
灯
、
蜂
数据传输
鸣
至第三方 平台
器 等
管理员 查看
输出可视化信息 第三方业务平台
可快速对接
天鹤AI边缘网关局域网跨公网
视频管理平台（第三方）
特征识别
实现通道中的安全帽，反光衣，口罩等特 征、可在通道中画线，在通道中提示特征 联动报警
行为分析
支持对各种室内、室外场景中的人体监管 类行为分析告警，包括周界月结、绊线、 非法闯入、攀高围墙、离岗、非法施工， 人员聚集等十几种监管行为。
算法种类和规格覆盖各类客户的商业需求
为什么选择AI分析盒子 与传统智能部署方式相比······
AI分析盒子介绍
AI分析盒子：场景功能可灵活切换、多种算法可同时 搭载的轻量化边缘计算盒子。工业无风扇设计，可适 应各类恶劣环境。
亮点1：支持多种算法，灵活搭配 亮点2：多种智能可同时运行，一机多用 亮点3：简易部署实现智能化改造 亮点4：轻量化设计：无风扇、A4纸的一半大小
亮点1：支持多种算法、灵活搭配
亮点3：简易部署实现智能化改造
针对前端普通IPC进行智能改造，无需改变原先监控组网，节省成本的同时更省时省力
智能赋能
天鹤 智能盒子/AI边缘网关
视
频
交换机
采
集
单 元
交换机
业务管理
交换机
亮点4：轻量化设计
无风扇、大小约为A4纸一半 无需专门机房安装 可适应高低温、重油、重灰等恶劣环境
智能功能展示——行为分析，20项
AI分析盒子 整体解决方案
目录
AI分析盒子介绍 智能功能展示 应用场景 算法亮点介绍 AI分析盒子组网方案
AI分析盒子-4大核心算法
人脸识别
可自适应多种环境下的人脸检测，人脸抓 拍，实时比对人脸实现黑白名单布控，支 持数万级标准图库和抓拍图库，多种主流 人脸属性识别。
人形识别
实现通道中多种人形检测，人数统计，客流 统计，人流密度，人员聚众等，通道中支持 人流量告警等。人员聚集报警、人群按时间 段分析等。