為提高選煤廠安全監控的智能化水平，降低人力值守消耗，筆者利用深度神經網絡算法構建了面向選煤廠安全管理的智能視頻AI分析系統。該系統利用視頻圖像分析、人臉識別、大數據與邊緣計算等關鍵技術建立人、機、環的視頻安全預警機制，實現對選煤廠現場作業人員的不安全行為、設備的不安全狀態和環境危險因素的實時監測預警。實踐表明：該系統通過對人、機、環信息的獲取、處理和反饋，能夠實現及時預警，消除安全隱患，提高作業過程的安全系數。
智能汽車、無人機或工業智能化生產線，在邊緣計算提供的共享式傳感網和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴大感知范圍。傳統的通信網絡雖然實現了全球統一的廣域連接，但在動態更新局部域通信過程中，遠距離的傳感器對于受控對象所處空間控制的意義并不大。為了提高區域通信的實時響應，通信網絡需要隨著汽車、無人機或生產線物流的空間位置變化進行動態局部組網。基于此，本文介紹了一種新型的邊緣計算分布式通信網絡，提出了動態更新域標識架構，該架構內的各終端節點根據空間所處位置自動地構造局域通信簇，并基于該簇進行動態輪詢訪問。該方法能夠實現近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機智能化成本，對于人工智能項目落地和技術推廣具有一定的促進意義。
2021年11月，工信部印發多份“十四五”發展規劃文件，明確提出面向 特定場景的“云邊協同”發展思路。目前，工業自動化、無人駕駛等行業常采用 機載單體控制方式。據統計，目前國產操作系統達24種之多，并逐漸 產生了軟、硬件解耦的云操作系統，但仍然鮮有針對邊緣計算的解耦應用。隨著 云計算的業務下沉，邊緣計算成為了靠近用戶和設備側的重要場景，促使異構計 算快速發展，容器技術得到了廣泛應用。
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