為提高選煤廠安全監(jiān)控的智能化水平，降低人力值守消耗，筆者利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了面向選煤廠安全管理的智能視頻AI分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用視頻圖像分析、人臉識別、大數(shù)據(jù)與邊緣計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)建立人、機(jī)、環(huán)的視頻安全預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對選煤廠現(xiàn)場作業(yè)人員的不安全行為、設(shè)備的不安全狀態(tài)和環(huán)境危險(xiǎn)因素的實(shí)時監(jiān)測預(yù)警。實(shí)踐表明：該系統(tǒng)通過對人、機(jī)、環(huán)信息的獲取、處理和反饋，能夠?qū)崿F(xiàn)及時預(yù)警，消除安全隱患，提高作業(yè)過程的安全系數(shù)。
智能汽車、無人機(jī)或工業(yè)智能化生產(chǎn)線，在邊緣計(jì)算提供的共享式傳感網(wǎng)和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴(kuò)大感知范圍。傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)雖然實(shí)現(xiàn)了全球統(tǒng)一的廣域連接，但在動態(tài)更新局部域通信過程中，遠(yuǎn)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(qū)域通信的實(shí)時響應(yīng)，通信網(wǎng)絡(luò)需要隨著汽車、無人機(jī)或生產(chǎn)線物流的空間位置變化進(jìn)行動態(tài)局部組網(wǎng)?；诖耍疚慕榻B了一種新型的邊緣計(jì)算分布式通信網(wǎng)絡(luò)，提出了動態(tài)更新域標(biāo)識架構(gòu)，該架構(gòu)內(nèi)的各終端節(jié)點(diǎn)根據(jù)空間所處位置自動地構(gòu)造局域通信簇，并基于該簇進(jìn)行動態(tài)輪詢訪問。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機(jī)智能化成本，對于人工智能項(xiàng)目落地和技術(shù)推廣具有一定的促進(jìn)意義。
2021年11月，工信部印發(fā)多份“十四五”發(fā)展規(guī)劃文件，明確提出面向 特定場景的“云邊協(xié)同”發(fā)展思路。目前，工業(yè)自動化、無人駕駛等行業(yè)常采用 機(jī)載單體控制方式。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前國產(chǎn)操作系統(tǒng)達(dá)24種之多，并逐漸 產(chǎn)生了軟、硬件解耦的云操作系統(tǒng)，但仍然鮮有針對邊緣計(jì)算的解耦應(yīng)用。隨著 云計(jì)算的業(yè)務(wù)下沉，邊緣計(jì)算成為了靠近用戶和設(shè)備側(cè)的重要場景，促使異構(gòu)計(jì) 算快速發(fā)展，容器技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。
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