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客流统计作为线下实体商业数字化转型的基础建设,经历了三代技术迭代:• 第一代:人工统计(2010 年前):人工点数、问卷调研,误差率 30%-50%,时效性差,无法大规模应用• 第二代:红外 / 单目统计(2010-2020 年):红外对射、单目摄像头,误差率 8%-20%,无法去重、区分客群,数据价值有限• 第三代:3D ReID 边缘计算 + AI 统计(2020 年至今):基于深度学习的视觉
基础概念扫盲:先搞清楚什么是AI Agent,什么是Harness Engineering,什么是边缘计算,它们为什么能结合在一起,解决了什么问题;AI Agent 核心架构拆解:深入分析构成一个“能自主思考、自主行动”的AI Agent的五大核心模块(感知层、推理层、决策层、行动层、记忆层),以及它们之间的交互关系;Harness 工程实践全流程。
本文从系统架构角度解析了一款企业级AI视频管理平台的创新设计。该平台通过三大核心技术突破解决了安防行业痛点:1)异构计算架构实现X86/ARM、GPU/NPU的算力解耦与动态调度;2)统一流媒体协议栈整合GB28181、RTSP等多源设备接入;3)白盒源码交付模式支持深度二次开发。平台采用微服务容器化设计,包含视频汇聚、边缘计算、算法推理等全流程功能,可节省95%开发成本。文章详细介绍了技术架构、
摘要: 企业级AI视频管理平台通过源码交付与私有化部署,解决安防物联项目中的流媒体开发与异构芯片适配难题。平台采用微服务架构,支持RTSP/Onvif/GB28181等多协议统一接入,实现算法与硬件的深度解耦,提供低代码API快速集成AI能力(如人脸识别、人流量统计)。其弹性架构兼容X86/ARM及GPU/NPU异构算力,支持边缘与中心协同计算,显著缩短开发周期并降低95%成本。开源代码与演示环境
本文针对泛安防与工业视觉项目中流媒体协议碎片化、硬件生态割裂等行业痛点,提出一套工业级AI视频管理平台解决方案。该平台通过三大核心技术突破:1)统一流媒体中台实现GB28181/RTSP/ONVIF协议解耦与高并发分发;2)Docker容器化架构支持X86/ARM异构硬件一键部署;3)白盒源码交付模式提供全栈自主可控能力。平台内置人流量统计等场景算法,提供标注训练、告警管理等闭环工具,并通过微服务
本文针对安防行业多协议兼容与异构设备接入难题,提出了一套企业级AI视频管理平台解决方案。该平台通过统一视频接入抽象层实现GB28181/RTSP等多协议解耦,采用Docker容器化架构适配不同硬件芯片,提供低代码配置接口可节省95%开发成本。平台支持全渠道设备接入、多算法并行推理、智能化告警推送等功能,并提供源码交付保障技术自主性,有效解决了传统安防系统集成中协议碎片化、开发周期长等痛点。文中还分
智慧路灯作为智慧城市基础设施的重要组成部分,正通过物联网、边缘计算、AI等技术的融合,从传统照明设备升级为多功能智能终端。本文将深入探讨智慧路灯的核心技术架构、实际应用场景及典型案例,揭示其如何成为城市数字化转型的关键节点。一、核心技术解析:构建智慧路灯的“技术骨架”二、系统架构:分层设计赋能协同智慧路灯系统采用四层架构:三、实际应用场景:从照明到“城市管家”四、典型案例:技术落地成效五、挑战与未
本文介绍了一款创新企业级AI视频管理平台,通过三大技术突破解决安防行业痛点:1.采用Docker容器化实现异构计算全适配,兼容X86/ARM架构及多品牌GPU/NPU芯片,支持算法动态编排;2.构建统一流媒体接入层,全面支持GB28181/RTSP/RTMP等协议和H.264/H.265编码;3.提供源码交付和低代码API,支持快速二次开发与私有化部署。实际应用数据显示,该平台可节省95%开发成本
物理AI、Wi-Fi 8、边缘AI芯片、量子物联网……2026年物联网圈冒出6个新词,每一个都藏着百亿赛道。本文文科生也能看懂:✅ 物理AI:给AI装上身体,从“秀才”变“赵子龙”✅ Wi-Fi 8:不拼速度拼稳定,专治“卡顿掉线”✅ 边缘AI芯片:指甲盖大小的AI算力,让MCU开外挂✅ 量子物联网:永远无法破解的量子防弹衣✅ 数字孪生城市+低空智联网:城市在电脑里活起来,无人机统一调度✅ 分布式
针对安防系统集成中多协议设备接入的行业痛点,本文介绍了一套全协议兼容的企业级AI视频管理平台架构。该平台通过微服务化的协议适配网关层,实现海康、大华等异构设备的即插即用,支持GB28181、RTSP等主流协议的自适应解析。关键技术包括容器化部署、流媒体管道统一封装和AI算法解耦,可降低95%开发成本。平台提供低代码API配置、高并发告警联动、算法商城等核心功能,并开源了核心服务代码。实际应用中能有
5G边缘计算通过将计算能力下沉到网络边缘,为物联网提供了低延迟、高可靠和本地化处理的解决方案。边缘节点部署于基站或接入点附近,分为轻量级边缘(MEC)和区域级边缘(DC)两类。区域边缘节点则负责工厂设备协同分析等复杂计算。随着边缘原生应用和AI芯片的发展,未来将出现更精细化的边缘自治单元,进一步释放物联网的潜能。大型物联网系统采用混合部署模式,边缘节点处理实时控制指令,云端完成长期数据挖掘。区块链
这款企业级 AI 视频管理平台通过在协议层深度兼容 GB28181、RTSP、RTMP、Onvif,在计算层融合 X86/ARM 与 GPU/NPU 异构部署,彻底解决了传统安防视频研发中周期长、硬件适配难的沉疴。其“源码交付 + 微服务架构”的模式,让集成商能够在最短时间内构建出属于自己的智能化 VMS 平台,在节省 95% 开发成本的同时,牢牢把控项目核心资产。
本文介绍了一套企业级AI视频管理平台的架构设计与核心技术方案。该平台采用微服务与容器化技术,解决了传统视频中台开发中的两大痛点:底层芯片适配难和流媒体协议开发周期长。平台具有以下特点:1)异构计算架构,支持X86与ARM指令集,实现GPU与NPU算力路由;2)多协议接入能力,兼容GB28181、RTSP/RTMP等协议;3)提供丰富的API接口,可减少95%开发成本;4)内置AI算法商城和人流量统
作为一款纯自研代码的 AI 视频管理平台,它通过微服务与容器化技术,成功在底层抹平了芯片差异,在传输层统一了安防协议,在业务层降低了 AI 门槛。支持贴牌(OEM)合作,自带 LOGO 替换改名功能,对内能够化解复杂架构带来的高研发成本,对外能以最快的速度响应定制化项目落地。
iLeadE-588支持16路AI视频分析、4路AHD、4路千兆网、4G/5G通讯,标准API接口,兼容Modbus、DLT645、OPC UA等多种行业协议,支持第三方平台对接。现场智能化改造的同时,最难保障的场景是网络覆盖不佳的偏远区域、没有网络的地下封闭空间——传统云端AI方案一旦断网,便会直接停止运行。领嵌iLeadE-588边缘计算盒子,断网可以独立工作,所有数据直接在本地处理,不用全部
材料微观结构智能表征系统技术方案摘要 本项目针对材料科学领域微观结构表征效率低、主观性强等痛点,提出一套融合人工智能与计算机视觉的智能表征系统。系统基于深度学习算法,实现SEM、TEM、AFM等多模态图像的自动化分析,覆盖晶粒、位错、析出相等典型结构的识别与定量统计,准确率≥98%,分析效率提升10-50倍。 核心功能包括: 智能图像处理:多设备数据接入、自动化预处理与质量评估; AI识别引擎:晶
包含环境配置、项目克隆、原生运行、Docker 部署、参数调优、模型适配等全流程,同时项目还兼容 YOLOv9、YOLO11、YOLO12 等主流模型,兼顾 Python/C++ 双推理、Gradio 可视化界面,适合工业落地、算法调试与二次开发。本次部署使用土星云 SE110S 三款边缘计算设备,三款机型搭载不同国产 AI 芯片,算力、路数、定位区分明确,可根据业务场景按需选择,全系支持 FP3
摘要:针对山洪灾害监测中公网信号不稳、数据丢失等痛点,绿道成推出双链路RTU(4G+北斗短报文)解决方案。该设备具备自动切换通信链路、本地缓存断点续传、动态采集预警及低功耗设计,确保极端环境下数据可靠传输。结合AI算力中心,实现从数据采集到智能预警的全流程闭环,提升山洪灾害防控能力,适用于野外无人值守的水利监测场景。
摘要:本文提供RDK X5开发板从零开始的完整环境搭建指南,覆盖系统镜像选择(Server/Desktop版)、使用RDK Studio或Rufus工具烧录Micro SD卡、通过115200波特率串口首次登录、命令行/Wi-Fi配网(nmcli/srpi-config)、SSH远程连接等关键步骤。特别强调必须使用5V/5A电源适配器,避免USB供电不足导致重启。教程包含硬件清单、详细操作命令和常
电机工作状态诊断是保障工业系统安全可靠运行的核心技术环节,其本质是从多维物理信号中提取故障特征、建立“信号—特征—故障”的映射关系,并据此做出决策。本文从方法论层面系统梳理了电机故障诊断的三类基本方法——数学模型法、信号处理法与人工智能法,分析了它们各自的原理边界与适用场景;在此基础上,探讨了从数据采集到故障决策的完整工程实现路径,包括传感器选型与多模态融合策略、边缘计算与云平台的协同部署架构。研
摘要:普通笔记本上使用OpenVINO加速大模型的实践探索 本文记录了在没有独立显卡的普通笔记本上,通过OpenVINO异构计算技术将Qwen2.5大模型推理速度提升68%的完整过程。实验对比了CPU、GPU、HETERO和AUTO四种运行模式,发现OpenVINO的AUTO模式能智能调度计算资源,在文本生成任务中实现32.9 tokens/s的速度。研究揭示了异构计算的关键规律:计算密集型任务适
针对安防行业硬件碎片化、协议复杂等痛点,本文提出一套创新性解决方案。该平台通过容器化微服务架构实现三大突破:1)异构计算资源统一编排,支持X86/ARM指令集与GPU/NPU混合部署;2)协议兼容层自动转换GB28181/RTSP等安防协议,开发效率提升95%;3)提供低代码API与全源码交付,支持二次开发与OEM定制。核心功能涵盖算法商城、人流量统计、智能告警等场景,并内置磁盘自清洗等运维机制。
本文探讨了国内视频监控领域向智能化升级过程中的技术痛点,包括异构芯片适配难、流媒体协议开发复杂等问题,并提出了一款自研AI视频管理平台的解决方案。该平台采用容器化微服务架构,支持多协议接入与异构硬件适配,通过API二次开发可大幅降低集成成本。平台还提供算法商城、标注工具、人流量统计等功能,并支持源码交付与贴牌合作,助力企业实现安防系统的智能升级。开源项目已上线,欢迎开发者交流体验。
AFCI 4.0 标志着光伏安全从“物理触发”进入“AI 决策”时代。通过对 10 种典型干扰的深度解耦和 0.5s 的极速响应链路构建,工商业电站的资产安全性得到了本质提升。在实际工程中,建议采用类似 SmartPVLog (ZEL-50 Pro) 级别的边缘网关,以确保在海量数据环境下依然保持毫秒级的实时响应。想看平台实际怎么跑的,可以了解 ZenovaOS 的安全预警模块。
【RK3588S NPU推理开发实战:MobileNetV2图像分类全流程】 本文是RK3588S NPU开发系列第三篇,完整演示从模型转换到板端推理的全流程: 开发流程 PC端(Ubuntu):使用RKNN-Toolkit2将PyTorch/ONNX模型转换为.rknn格式(含INT8量化) 板端(RK3588S):通过C++调用librknnrt.so实现高效推理 关键实现步骤 导出Mobil
本文针对AI视频监控系统集成中的三大痛点(硬件适配难、协议解析复杂、二次开发受限),提出了一款企业级解决方案。该平台通过容器化微服务架构实现异构硬件(GPU/NPU)统一调度,内置GB28181/RTSP/RTMP协议栈简化流媒体处理,并提供全源码交付支持深度定制。核心创新包括:硬件抽象层兼容X86/ARM架构,声明式配置实现算法布控,低代码API支持业务快速集成。实测显示可降低95%开发成本,并
一款企业级AI视频管理平台通过微服务架构和容器化设计,有效解决了安防行业三大核心痛点:1)异构芯片兼容难题,支持X86/ARM架构及多品牌GPU/NPU统一调度;2)流媒体开发效率低,内置GB28181/RTSP等多协议适配层,开发周期缩短95%;3)硬件绑定成本高,采用源码交付模式实现算法自主可控。平台创新性整合视频接入、AI推理、数据标注和告警分发功能,提供硬件抽象层、算法商城和事件总线等关键
文章摘要 CDN、反向代理与边缘函数 CDN是一种分布式内容分发网络,通过就近节点访问资源降低延迟。实际工程中采用"源站-缓存-回源"的被动缓存模型,而非全量推送。CDN本质是带缓存的反向代理集群,包含就近调度、多级缓存等功能。边缘计算将函数计算部署到CDN节点,实现低延迟处理,可用于图片防盗链等场景。 Cloudflare免费服务汇总 Cloudflare提供多项免费服务:1)无限流量的CDN和
摘要: 针对智慧城市与工业物联网中AI安防项目的高定制化需求,本文介绍了一款全自研、支持源码交付的企业级AI视频管理平台。该平台通过容器化微服务架构,实现流媒体(GB28181/RTSP/RTMP协议兼容)与AI推理的深度解耦,提供低代码API、Webhook事件驱动及异构芯片(x86/ARM/NPU)适配能力,帮助集成商快速响应个性化需求(如告警联动、算法更换)。其核心优势包括:100%源码交付
本文针对智慧安防等领域系统集成项目中的技术痛点,提出一套现代化AI视频管理平台解决方案。该方案具有三大核心优势:1)纯自研源码交付,打破传统授权模式束缚;2)统一协议接入底座,兼容GB28181/RTSP/RTMP等主流协议;3)低代码API设计,实现算法动态部署与告警处理。平台采用容器化架构,支持异构算力调用,实测可降低95%开发成本。同时提供开源社区支持与线上演示环境,助力集成商快速评估技术可
深圳风火轮科技推出的YY3588开发板搭载瑞芯微RK3588旗舰处理器,采用8nm工艺,集成8核CPU(4×A76+4×A55)、Mali-G610MP4 GPU(450GFLOPS)和6TOPS NPU,支持8K编解码和多屏异显。开发板配备丰富接口:双M.2插槽、双网口(千兆+2.5G)、HDMI-IN、SATA等,支持Android/Debian/OpenHarmony系统,适用于AI视觉、8
本文深度评测了一款支持Docker容器化部署的企业级AI视频管理平台,该平台通过全自研源码交付和高内聚API抽象层,有效解决了安防行业二次开发中的技术痛点。平台具有三大核心优势:1)100%源码交付,支持OEM贴牌和离线私有化部署;2)容器化技术屏蔽异构计算芯片差异,实现算法灵活编排;3)完备的API封装简化了国标信令对接和视频分析集成。实测显示,平台可节省95%开发成本,支持GB28181/RT
计讯物联面向东南亚市场,推出以 TG465 工业 5G 边缘计算网关为核心的智能交通 IoT 解决方案。该方案覆盖交通信号控制、智能限速预警、AI 交通感知与执法等典型场景,构建「感知—计算—传输—管控」一体化体系,助力东南亚城市与郊区道路实现智慧化升级。
本文深度剖析了企业级AI视频管理平台如何通过技术创新解决安防项目中的核心痛点。该平台采用三大创新架构:1)多协议统一接入引擎,支持GB28181/RTSP/ONVIF等异构协议智能转换;2)容器化微服务设计,实现"云-边-端"协同和跨平台硬件适配;3)源码交付模式,提供完整二次开发能力。平台通过流媒体与AI业务解耦,显著降低95%开发成本,支持算法商城、智能告警、客流分析等开箱
本文介绍了一款突破传统安防系统开发瓶颈的企业级AI视频管理平台。该平台通过协议抽象层和算力解耦设计,解决了多厂商芯片架构割裂、异构硬件适配繁琐、设备协议差异等核心痛点,可将开发周期缩短95%。平台采用微服务容器化架构,支持X86/ARM多架构部署和GB28181/RTSP等多协议接入,提供算法商城、人流量统计、人脸识别等功能模块,并支持源码交付和私有化部署。其创新架构既保证了技术自主权,又显著提升
本文提出一套智慧城市防汛全链路解决方案,通过四大技术层级构建智能水文监测预警体系。方案采用一体化采集终端实现全域水文感知,4G+北斗双链路保障数据传输,边缘计算与云端AI协同分析实现风险研判,并支持自动化预警联动。该体系可突破传统人工监测的三大短板:实时性差、覆盖不全、分析滞后,实现积水形成前预判风险、5分钟内快速响应、智能调度排水设施等能力升级。方案支持对接现有水利平台,适用于城市易涝点、河道管
ICAITA 2026将围绕“人工智能技术与应用”的最新研究领域,探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向,以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用,也为参会者建立业务或研究上的联系以及寻找未来事业上的全球合作伙伴。◆ 投稿前可通过CrossCheck, Turnitin、iThenticate任一查重系统进行查重,否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任,涉嫌抄袭的论文将不
本文介绍了一款现代化企业级AI视频管理平台,针对安防行业智能化落地中的技术痛点(硬件兼容性差、开发周期长、协议解析复杂、算力调度成本高等)提出了创新解决方案。该平台通过流媒体底座与算法推理解耦设计,支持异构计算(X86/ARM/GPU/NPU)、多协议接入(GB28181/RTSP/RTMP)和容器化部署,提供从设备接入到算法布控的全流程低代码调用。平台特色包括闭环AI生态(标注-训练-部署-告警
摘要:针对安防行业视频智能分析领域的流媒体服务开发痛点,本文介绍了一款开源的高性能企业级AI视频管理平台。该平台采用微服务与容器化架构,实现跨平台部署与异构计算资源调度,支持X86、ARM及各类国产NPU硬件。通过自研流媒体引擎兼容GB28181/RTSP等协议,提供低代码开发接口和告警联动功能。平台采用纯自研源码交付模式,支持二次开发和贴牌定制,可降低企业95%开发成本,实现从边缘计算到云端分析
【150字摘要】安防行业面临多厂商设备协议混乱、流媒体开发碎片化等痛点。本文介绍的企业级AI视频管理平台通过统一协议抽象网关和自研流媒体交换矩阵,实现GB28181/RTSP/RTMP等多协议标准化接入,支持Docker容器化部署。平台将异构视频流转化为统一管道供算法调用,提供RESTful API实现流与算法的动态绑定,内置算法商城和数据标注平台形成闭环生态。采用纯自研架构支持源码交付和私有化部
本文介绍了一套自研企业级AI视频管理平台,通过微服务与容器化技术解决智慧安防项目中多协议兼容与流媒体并发的核心痛点。该平台采用统一流媒体中枢设计,支持GB28181/RTSP/ONVIF等异构协议标准化接入,并实现流媒体与AI推理层解耦。其技术亮点包括:多指令集跨平台部署、算法商城、自主标注平台及人流量统计模块,显著降低95%开发成本。平台提供低代码API和全源码交付,支持私有化部署与品牌定制,有
本文介绍了一套企业级AI视频管理平台,通过微服务与Docker容器化设计,解决了安防系统集成中的三大痛点:芯片适配难、流媒体开发周期长和业务重复开发问题。平台采用异构计算与分布式组网架构,支持X86/ARM和GPU/NPU硬件,实现云边端协同;构建统一流媒体中台,兼容GB28181/RTSP等多协议高并发接入;提供低代码二次开发能力,通过API和标注平台快速定制算法。该平台纯自研代码支持私有化部署
本文介绍了一款自研企业级AI视频管理平台,解决传统安防AI落地中的异构硬件适配成本高和协议开发周期长两大痛点。该平台通过硬件抽象层(HAL)和容器化技术实现全硬件适配,支持边缘计算节点的动态配置。同时,平台统一流媒体接入标准,兼容GB28181、RTSP等多种协议,并提供丰富的北向API接口,大幅提升开发效率。平台还集成了数据标注、模型管理、人流量统计、告警推送等核心功能,形成闭环智能系统。通过深
闲置办公楼改造养老公寓成为盘活城市存量资产、补齐养老民生短板的现代化发展趋势。此类智慧养老场景普遍搭载智能床垫、毫米波雷达、智能手环、AI摄像头、电子围栏等智能设备,实现长者健康监测与安全防护智能化。但改建项目普遍存在五大痛点:各类智能设备协议不统一,形成数据孤岛;云端处理模式时延高,应急处置响应滞后;改建楼宇弱电布局杂乱,设备并发接入易出现传输不稳;设备点位分散,现场运维成本高、效率低;长者隐私