一款針對(duì) 4GB Jetson Orin Nano 設(shè)備進(jìn)行物體檢測(cè)的高性能 C++ 實(shí)現(xiàn)。對(duì) YOLOv8(成功)與 YOLOv26(挑戰(zhàn))進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試
在AIoT、邊緣計(jì)算等場(chǎng)景中,F(xiàn)PGA的功耗已成為制約系統(tǒng)續(xù)航與散熱的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)低功耗設(shè)計(jì)多依賴單一技術(shù),而時(shí)鐘門控(Clock Gating)與電源關(guān)斷(Power Shutdown)的聯(lián)合應(yīng)用,可通過動(dòng)態(tài)管理硬件資源實(shí)現(xiàn)功耗的指數(shù)級(jí)下降。本文結(jié)合Xilinx UltraScale+與Intel Stratix 10系列FPGA,系統(tǒng)闡述兩種技術(shù)的協(xié)同實(shí)現(xiàn)路徑。
集成JUMPtec模塊,打造全球最全面的應(yīng)用就緒模塊平臺(tái)
在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與智能終端普及的今天,邊緣計(jì)算設(shè)備承載的AI模型正面臨內(nèi)存容量與功耗的雙重挑戰(zhàn)。某智能安防攝像頭實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,未經(jīng)優(yōu)化的YOLOv5模型部署后,內(nèi)存占用達(dá)82%,功耗飆升至4.2W,嚴(yán)重影響設(shè)備穩(wěn)定性。本文從內(nèi)存壓縮與功耗優(yōu)化兩個(gè)維度,解析邊緣AI部署的關(guān)鍵技術(shù)路徑。
在工業(yè)4.0背景下,邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)作為連接現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備與云端的核心樞紐,其數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理能力直接影響工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與可靠性。本文以某汽車零部件生產(chǎn)線為例,解析邊緣網(wǎng)關(guān)如何實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)采集與輕量化預(yù)處理,為智能制造提供技術(shù)支撐。
在智能家居、安防監(jiān)控等場(chǎng)景中,傳統(tǒng)云端人臉識(shí)別因隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)與網(wǎng)絡(luò)延遲問題逐漸受限,而基于邊緣計(jì)算的本地化方案憑借低延遲、高安全性與離線可用性成為主流趨勢(shì)。本文以樹莓派4B與OpenCV、Dlib庫為核心,解析智能攝像頭本地人臉識(shí)別系統(tǒng)的搭建流程,重點(diǎn)突破實(shí)時(shí)檢測(cè)、特征提取與模型輕量化三大技術(shù)難點(diǎn)。
在智能制造中,一條智能產(chǎn)線每秒產(chǎn)生超過10萬組傳感器數(shù)據(jù),從電機(jī)振動(dòng)頻率到液壓系統(tǒng)壓力,從環(huán)境溫濕度到設(shè)備能耗指標(biāo),這些海量數(shù)據(jù)若全部上傳至云端處理,將面臨網(wǎng)絡(luò)延遲、帶寬瓶頸與數(shù)據(jù)安全三重挑戰(zhàn)。邊緣計(jì)算與工業(yè)信號(hào)調(diào)節(jié)器的深度融合,正通過構(gòu)建"感知-處理-決策"的本地閉環(huán)系統(tǒng),重新定義工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)處理范式。這種技術(shù)組合使產(chǎn)線具備實(shí)時(shí)響應(yīng)能力,將關(guān)鍵決策周期從秒級(jí)壓縮至毫秒級(jí),為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落地提供了關(guān)鍵支撐。
邊緣計(jì)算通過將數(shù)據(jù)處理從云端下沉到設(shè)備端,正在解決垃圾分類領(lǐng)域的關(guān)鍵痛點(diǎn)。在深圳寶安區(qū)的智慧社區(qū),每棟樓宇都部署了邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。當(dāng)居民投放垃圾時(shí),攝像頭捕獲的圖像數(shù)據(jù)會(huì)在本地服務(wù)器完成識(shí)別,0.3秒內(nèi)即可判斷垃圾類別,準(zhǔn)確率高達(dá)98.7%。這種"即時(shí)決策"能力,比傳統(tǒng)云端處理模式快了15倍,同時(shí)降低了70%的數(shù)據(jù)傳輸成本。
在人工智能與邊緣計(jì)算深度融合的浪潮中,本地化智能需求正重塑產(chǎn)業(yè)格局。米爾電子推出的RK3576邊緣計(jì)算盒,具備高算力、低功耗與強(qiáng)擴(kuò)展性,憑借其卓越的硬件架構(gòu)與多場(chǎng)景適配能力,正成為推動(dòng)工業(yè)視覺、工程機(jī)械及智慧城市等領(lǐng)域智能化產(chǎn)業(yè)升級(jí)的有力工具。
2025年11月27日,致力于亞太地區(qū)市場(chǎng)的國(guó)際領(lǐng)先半導(dǎo)體元器件分銷商---大聯(lián)大控股宣布,憑借卓越的品牌實(shí)力、市場(chǎng)表現(xiàn)和客戶認(rèn)可度,再次榮獲AspenCore頒發(fā)的“年度國(guó)際品牌分銷商”獎(jiǎng)。大聯(lián)大連續(xù)25年蟬聯(lián)這一殊榮,成為業(yè)內(nèi)極少數(shù)跨越四分之一世紀(jì)持續(xù)獲得權(quán)威認(rèn)可的企業(yè)之一。這一里程碑不僅印證了大聯(lián)大在半導(dǎo)體分銷領(lǐng)域的深厚積淀與全球影響力,更凸顯其以“共創(chuàng)伙伴價(jià)值,成就未來”為核心理念,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新的堅(jiān)定承諾。
該項(xiàng)目展示了一個(gè)自主的類人機(jī)器人,利用粒子速子和高通人工智能加速器來檢測(cè)和踢球,使用邊緣脈沖訓(xùn)練的YOLO-Pro模型。機(jī)器人利用ROS 2實(shí)現(xiàn)感知、決策和運(yùn)動(dòng)控制的無縫集成。YOLO-Pro模型可實(shí)現(xiàn)高精度的實(shí)時(shí)球檢測(cè),并針對(duì)高通AI加速器的邊緣部署進(jìn)行了優(yōu)化。該系統(tǒng)處理視覺輸入,規(guī)劃軌跡,并自動(dòng)執(zhí)行精確的踢腳動(dòng)作。這種創(chuàng)新的設(shè)置展示了嵌入式人工智能、邊緣計(jì)算和機(jī)器人技術(shù)在動(dòng)態(tài)、現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)中的協(xié)同作用。
在5G與邊緣計(jì)算深度融合的浪潮中,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力已成為推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力。通過將計(jì)算資源下沉至網(wǎng)絡(luò)邊緣,結(jié)合5G的低時(shí)延、高帶寬特性,邊緣計(jì)算架構(gòu)正構(gòu)建起一套覆蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、反饋的全鏈路實(shí)時(shí)響應(yīng)體系。
隨著城市化進(jìn)程的加速和人們生活水平的提高,垃圾產(chǎn)量和種類也在快速增加。垃圾分類成為城市管理的重要任務(wù)之一,而邊緣計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用為垃圾分類提供了新的解決思路。本文將探討垃圾分類與邊緣計(jì)算的關(guān)系,分析其在城市管理中的應(yīng)用和未來發(fā)展前景。
在人工智能與邊緣計(jì)算深度融合的今天,將AI模型高效部署于終端設(shè)備已成為產(chǎn)業(yè)智能化的關(guān)鍵。本文將分享基于米爾MYD-LR3576邊緣計(jì)算盒子部署菜品識(shí)別安卓Demo的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。該設(shè)備憑借其內(nèi)置的強(qiáng)勁瑞芯微RK3576芯片,為視覺識(shí)別模型提供了充沛的本地AI算力,成功將“智慧識(shí)菜”的能力濃縮于方寸之間,充分證明了其作為邊緣AI應(yīng)用堅(jiān)實(shí)載體的卓越性能與可靠性。
這款16GB DDR4存儲(chǔ)器以及去年驗(yàn)證成功的8GB DDR4都是Teledyne e2v不斷增長(zhǎng)的耐輻射存儲(chǔ)產(chǎn)品系列的成員。16GB版在容量翻倍的同時(shí),維持了相同的尺寸規(guī)格和管腳兼容性,可在不重新設(shè)計(jì)硬件的情況下,無縫集成到下一代衛(wèi)星系統(tǒng)。
2025年10月27日 – 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics)宣布,2025年“貿(mào)澤與你大咖說”系列技術(shù)活動(dòng)將于11月1日14:00-17:00在線舉辦。本期貿(mào)澤電子將聯(lián)袂半導(dǎo)體巨頭恩智浦和電子元器件領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)國(guó)巨,匯聚多位資深技術(shù)專家,以“邊緣AI 破曉,技術(shù)變革驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)新生”為主題,共同探討邊緣智能時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù)突破,為產(chǎn)業(yè)升級(jí)注入強(qiáng)勁動(dòng)能。
公交車是許多市民出行的首選交通工具 ,如果公交車司機(jī)健康狀況不佳 ,可能會(huì)帶來嚴(yán)重的安全問題 。鑒于此 ,討論了基于邊緣計(jì)算技術(shù)和高斯混合模型算法的公交車司機(jī)健康管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路與實(shí)現(xiàn)方法 。該系統(tǒng)可以通過邊緣計(jì)算較好地解決大量司機(jī)健康數(shù)據(jù)快速分析處理的問題 , 同時(shí)考慮到司機(jī)個(gè)體健康數(shù)據(jù)的差異和在不同工作狀態(tài)下的健康數(shù)據(jù)會(huì)有較大波動(dòng) ,采用高斯混合模型算法 ,建立每位司機(jī)的動(dòng)態(tài)報(bào)警閾值 ,提升了報(bào)警的準(zhǔn)確度 , 降低了誤報(bào)率 。該系統(tǒng)降低了公交車司機(jī)在崗異常的風(fēng)險(xiǎn) , 為保障市民安全出行提供了支撐 ,有一定的推廣價(jià)值。
上海2025年9月28日 /美通社/ -- 2025年9月24日,以"具身智聯(lián)?邊緣驅(qū)動(dòng) AI引領(lǐng)新質(zhì)未來"為主題的"AI賦能制造數(shù)智化暨工業(yè)智能邊緣計(jì)算2025年會(huì)"在國(guó)家會(huì)展中心上海洲際酒店圓滿落幕。 本次年會(huì)由上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員...
中國(guó),北京 – 2025年10月9日 – 低功耗無線解決方案創(chuàng)新性領(lǐng)導(dǎo)廠商Silicon Labs(亦稱“芯科科技”,NASDAQ:SLAB)宣布,將于10月23日首次在深圳舉辦其享譽(yù)業(yè)界的年度物聯(lián)網(wǎng)盛會(huì)——Works With開發(fā)者大會(huì)深圳站。作為今年Works With系列活動(dòng)的重要線下會(huì)議,此次深圳站在保留Works With大會(huì)展現(xiàn)智能物聯(lián)領(lǐng)域最新創(chuàng)新的基礎(chǔ)上,更加聚焦中國(guó)開發(fā)人員的實(shí)際需求,深度融合中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)特色,匯聚全球和中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域頂尖技術(shù)專家、行業(yè)領(lǐng)袖和開發(fā)人員共同探索下一代無線通信技術(shù)、人工智能(AI)和邊緣計(jì)算等產(chǎn)業(yè)的前沿趨勢(shì),助力國(guó)內(nèi)開發(fā)人員把握人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)轉(zhuǎn)型新機(jī)遇。
Digi 生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建世界一流物聯(lián)網(wǎng)與 M2M 解決方案