计算技术和AI算法的进步使得执行边缘视频分析（EVA）成为可能

过去，人工智能（AI）系统地分析图像和视频，检测和识别物体和人，并从他们看到的内容中获取可操作的信息。

支持AI视频分析需要大量的计算资源。这就解释了为什么早期的视频分析主要发生在云端中。不幸的是，虽然云计算为许多应用程序提供了优势，但它不适用于延迟（响应速度）。对于大多数关键任务和安全关键应用程序，基于云端的视频分析可能会导致100到500毫秒的延迟。

另一个事实是，现代视觉系统可能包含大量4K或者高分辨率的高清摄像头。如果将所有这些信息上传到云端进行分析，它将消耗大量带宽，并产生巨大的成本。

另一个问题是安全。每当你将数据传输到外部时，您都有被黑客入侵的风险。另一个非常重要的考虑因素是一致的互联网连接。在商业应用程序中，失去互联网连接非常烦人。相比之下，在工业和交通应用程序中，例如，如果您在云中执行支持AI因此，视频分析无法访问Internet可能导致受伤或死亡。

幸运的是，计算技术BSO200N03和AI算法的进步使边缘视频分析的实施（EVA）成为可能，也就是说，现场视频的实时分析、AI并行处理受益于矩阵操作和其他算法。添加图形处理单元（GPU），如今，微处理器单元的功能非常强大（MPU）这些单位有成千上万的小处理器，每个处理器都有自己的本地内存。然而，在这种情况下，GPU视频分析不是用来操作图形数据显示，而是大规模平行AI算法。

应用示例

EVA在不久的将来，使用量迅速增加，预计无处不在。使用凌华科技。EVA显示系统的三个真实示例EVA功能如下：

海上钻机提供极其恶劣的环境，包括冲击、振动、嘈杂的电源、广泛的温度波动、高湿度和盐水。此外，互联网连接不仅支持低数据带宽，而且以其不可靠性而闻名。

例如，配备凌华科技EVA该系统的高分辨率相机可用于监控主钻井部件。系统还可以观察井夹设备的速度和位置，并在任何不利条件下立即警告人类操作员。

高速列车有许多优点，包括减少拥堵、提高流动性和生产力。矛盾的是，高速列车的问题是高速行驶，这意味着司机几乎没有时间应对轨道上的任何障碍，如动物、人类、落下的岩石，甚至轨道本身的变形。

考虑到高速列车行驶速度为300公里/小时(186英里/小时)，相当于83米/秒(或273英尺/秒)。200毫秒是人类对感知问题最快的反应.2秒)，假设人类专注于向前看，不眨眼，不分散注意力。假设更现实的反应时间是500毫秒，火车之间的距离可能意味着生死之间的区别。

高分辨率相机增强了灵华科技AVA-5500AI视频分析平台配备视频分析平台EGEX-MXM-P3000GPU该模块由英伟达组成?Quadro?嵌入式GPU可以通过提供支持来检测离轨道一公里的问题。结果类似于给司机额外的眼睛。他们永远不会感到疲倦、分心或休息。当然，这些EVA该系统必须能够应对不良的铁路环境，包括冲击、振动和噪声。

今天的机场必须处理几乎难以想象的交通问题。例如，2019年，约有1.1亿乘客通过哈茨菲尔德-杰克逊亚特兰大国际机场；北京首都国际机场处理了1亿人；约8000万人体验了伦敦希思罗机场的乐趣。毫不奇怪，机场周围的移动人数、车辆和飞机的数量以及其他飞机的到来和起飞都存在巨大的潜在问题。

幸运的是，凌华科技MVP-6100-MXM配备边缘计算平台EGM-MXM-P5000GPU模块，由NVIDIA?Quadro?嵌入式GPU通过连续监控跑道、滑行道和终端，可以检测和识别潜在问题。

控制塔顶部安装了十频馈送，每个摄像头的分辨率为4K，拼接在一起，提供无缝360度全景视图。EVA人工智能系统观察员动立即提醒人类操作人员任何问题。

这比简单地测试行李车到滑行飞机要复杂得多。与调度系统绑定，EAV该系统还可以知道哪些飞机着陆、起飞和滑行。例如，如果飞机被指示在跑道上起飞，但开始向错误的方向移动，系统可以立即报警。在未来，EVA的AI该系统可以控制这种情况，并向操作机器的人发出指令。

凌华科技的优势

灵华技术采用嵌入式计算、测试和自动应用程序设计和制造各种产品。灵华技术的产品线包括计算机模块、工业主板、数据采集模块和完整的系统。就公司而言EVA在解决方案方面，通过添加解决方案，NVIDIAGPU，显著提高了英特尔微处理器的功能。

大多数工程师都很熟悉NVIDIA现成的GPU卡及其集成冷却风扇。不幸的是，这些卡虽然功能强大，但并不合适。EVA部分原因是现成卡的使用寿命通常只有两年。此外，任何系统的冷却风扇都会提供潜在的故障点。如果风扇停止工作，系统将停止工作；如果系统停止工作，一切都将停止。

如上例所示，EVA该系统通常部署在恶劣的环境中。凌华科技公司为了解决这些问题EVA解决方案采用耐用装置，经综合认证，可用于目标环境。此外，该系统还采用了最先进的被动冷却技术(无风扇)。

就EVAGPU就系统而言，凌华科技的工程师使用英伟达GPU，它设计在电路板上，比传统的图形卡要小得多。这些板提供相同的处理能力，并消耗更少的被动冷却功率。此外，灵华技术确保这些卡的商业寿命远远长于传统的图形子系统。

未来几年，边缘视频分析系统将部署在无数不同的位置，以实现大量的应用程序——所有这些都将使我们的生活更加安全——凌华科技将继续处于这项令人兴奋的技术前沿。

执行边缘计算技术算法飞机测试

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