在企业的高危岗位,我们可以通过机器视觉以及其他技术,来实现设备自动化运维及设备联动等功能以实现代替人工的目的。 安全生产属于安全巡检范围,它主要包含厂区管理、安全生产、环境监控三个方面内容,以及在这些场景中对
一般会涉及到“端 + 5G 网络 + 边缘云 + 云服务”的协同技术,基于计算机视觉模型、算法库及样本图像,结合深度学习 AI 算法,完成数据预处理、数据标注及训练生成数据模型,并实现模型管理、服务发布,模型下载分发,模型效果评
智能质检属于工业视觉领域,数据来源也比较多,比如视觉定位传感器、读码器、红外工业相机、智能相机、工业事件监控相机、IPC摄像机等。 需要更加智能化,我们可以通过端 + 5G 网络 + 边缘云 + 云服务的协作,基于计算机视
容器数据备份,首先是明确是哪些数据,是日志还是应用产生的数据,还是应用需要依赖的数据。如果是日志数据,就可以对接日志平台,也可通过 fluentd 等日志组件收集;如果是应用产生的数据,那么最好需要通过持久化进行备份到分
容器日志收集有三种方案: 第一种,在 Node 上部署 logging agent,将日志文件转发到后端存储里保存起来, 这里的核心就在于 logging agent ,它一般都会以 DaemonSet 的方式运行在节点 上,然后将宿主机上的容器日志目录挂载进
这个也不是一概而论,有的银行愿意投资团队去做的话,就会自研。当然大多数可能会选择商用。因为在银行中,银行业务才是重点,平台可以当作一个工具,只要找个好的工具,把业务支撑好,目的就达到了,所以选择商用是大多数银行的做法
这里云管不知是否指多容器集群管理,如果是的话,则这个看具体需求场景,规模小的,就不需要云管,目前主流的云管有 rancher, kubesphere 等。
如图所示,工控视觉是生产制造中非常重要的一个应用场景,它需要进行大量的图像建模,利用3D或者现实图像流进行生产线上的图像收集,但这些数据,有些是需要在边缘端直接处理掉的,这个时候就是利用GPU加速的好时机,因为这种一般
数字孪生,就是 针对物理世界的实体,通过数字化手段构建一个数字世界中的“完整分身”,能够和物理实体保持实时的交互联接,借助历史数据、实时数据以及算法模型等,通过模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程,实现对
由于边缘计算是云端功能下沉的体现,云端目前都基本是基于K8S+docker方式实现业务容器化并部署的,所以边缘计算一般也是基于容器,因为这样才更方式的实现云端调度,边端执行。另外,如果我们抓住边缘计算的本质,就是通过分布式
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