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安防摄像头怎么看有没有摄像头在家怎么安装针

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作者:admin    来源:未知    发布时间:2020-12-15 20:39    浏览量:

  人工智能大热!但技术鸿沟仍横跨在研究人员与客户们之间。AWS准确地嗅到商机,推出AWS Panorama套装,为有需求的商机提供监控设备的人工智能大升级。但后续表现如何仍需时间考验。

  近日,AWS发布了一套全新的基于机器学习开发的计算机视觉(CV)硬件设备AWS Panorama Appliance,与之一齐发布的还有配套的软件AWS Panorama SDK(Software Development Kit )。两者强强结合,可将现有的企业内部摄像头改造成支持人工智能应用的超强监控设备。

  AWS表示AWS Panorama套件可以帮助工厂客户检查流水线上的产品、确保工厂的安全守则得到遵守;同时也可以帮助零售商客户实时监控店内的人流情况。而这正符合了本次AWS re:Invent大会的主题之一——自动化一切。

  新的AWS Panorama将致力于让让所有摄像头都变成「有脑子的」眼睛,即使在互联网连接有限或没有的环境中。只需轻松几步,就可以让客户现有的监控摄像头群,在人工智能的加持下变成超级摄像头。

  随着人工智能技术的大热,让更多的人认识到了人工智能所能带来的本质性改变,这其中就包括全球各地的大小企业家们。

  许多工业和制造业客户非常希望能够在其摄像头上应用计算机视觉技术,以实现更加有效的监控或实现生产自动化。例如,在精铣或激光加工行业,在一些环节中必须有人实时监控现场和堆场的活动,来确保操作合规性(如确保叉车保持在指定的工作区域),或评估其设施内的工人安全(是否穿戴个人防护设备)。

  然而,目前使用的传统的监测方法就是专门安排人来执行监测任务,但人注定是要出错的。

  因此越来越多的企业希望将机器学习技术应用到其工作或生产环境中。如制造工厂、食品加工厂,对于这些企业来说,各个生产环节的相互连接会产生大量的数据,如何利用这些数据成了问题。所以许多企业家们急迫地希望通过结合机器学习的方法去进一步降低成本、提高运营的效率。

  而对于一些高危行业,机器学习能够带来的改变不仅是效率问题,还有改善工作场所安全性的问题。这些企业客户希望使用计算机视觉技术来发现流水线中的缺陷,并改善工作场所的安全度。

  计算机视觉技术是典型借助人工智能产生巨大技术突破的领域,如人体姿态估测(HPE)、物品分类(objects classification)和人脸识别(face recognition)。但计算机视觉技术上的实现与在现实世界中的应用,还需要有人推一把。

  而AWS准确地抓住了这一商机,开始为全球的企业家们提供他们的机器学习解决方案。此次发布的AWS Panoram就是其中的产品之一。

  如何在工作场所部署这些人工智能设备是厂商们面临的最大难题。厂商们可以选择在云端部署他们的人工智能模型,然后实时分析视频信号。但问题是,因为工厂往往占地很大,必须要在偏远地区设厂,而对于那些偏远而孤立的地方,这些地方的信号可能很弱,甚至没有信号。

  这条路显然是行不通的,厂商们想要在云端实现部署计算机视觉模型,要么成本高企,要么根本无法实现。

  显然,AWS意识到了这一问题,所以在设计上,AWS Panorama实现了无网或弱网环节下的部署能力。

  AWS直接将训练好的机器学习模型直接部署在AWS Panorama Appliance硬件内部,让它在彻底无网的情况下也能流畅地进行机器学习计算,摆脱了机器学习对云端的要求。

  而后厂商们再将他们现有的摄像头群接入到AWS Panorama Appliance中,它会自动识别摄像头的视频流,并且和这些摄像头实时交互。通过将机器学习模型部署在边缘设备上,AWS Panorama宣称解决了计算机视觉在工业界的部署问题。

  但是不同行业对计算机视觉技术有着各种不同的需求,可谓「众口难调」,没人能通过一个硬件解决所有问题。而这就是AWS Panorama SDK存在的意义。

  AWS表示AWS Panorama SDK可为客户实现「一键化」的个性化自定义功能定制。

  AWS Panorama使用NVIDIA和Ambarella专门为计算机视觉设计的芯片,AWS表示这会提高视频质量,让监控获得更好的分辨率。

  无论最终效果如何,AWS Panorama都击中了那些渴求使用「人工智能技术」厂商们的需求痛点。实际应用中AWS Panorama是否真的如此万能,还需要经过时间的检验。

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