Hub de software de borda

Encontre software e ferramentas que facilitam o desenvolvimento, teste, implantação e manutenção de soluções na borda.

  • Otimize seus aplicativos de visão computacional e aprendizagem profunda para a arquitetura Intel®.
  • Dê manutenção e gerencie seus aplicativos com arquitetura em contêiner e atualizações regulares.
  • Cresça rapidamente com implementações de referência, tutoriais e amostras.

 

Casos de uso

Monitoramento do bem-estar humano

Aplique modelos de aprendizagem profunda a conjuntos de dados de imagens médicas para detectar doenças e prever a probabilidade de infecção.

Monitoramento de situação

Use o reconhecimento facial e o Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit para detectar e responder à interação das pessoas com os espaços físicos designados.

Gravador de vídeo em rede

Integre fluxos de vídeo de uma variedade de dispositivos de borda em aplicativos de visão computacional.

Casos de uso

Eficiência e segurança operacionais

Aumente a eficiência do suprimento e a segurança do trabalhador.

Qualidade e inspeção de fabricação

Melhore os rendimentos e reduza o tempo de inatividade. 

Manutenção preditiva

Detecte defeitos e preveja falhas nos equipamentos. 

 

Implementação de referência:

Detector de defeitos nos rolamentos do rotor

Preveja problemas de desempenho com equipamentos de fabricação. Realize análises locais ou na nuvem sobre quaisquer problemas encontrados e preveja quando poderão surgir falhas.

Casos de uso

Vendas sem atritos

Use modelos e dados de aprendizado profundo de vários sensores para eliminar a etapa do caixa para os clientes.

Detecção de perdas

Reúna dados de todos os sistemas e dispositivos para detectar com mais precisão as perdas sem afetar a experiência dos compradores na loja.

 

Implementação de referência:

Fusão de sensores em tempo real para prevenção de perdas

Combine dados de sistemas de pontos de venda, balanças, câmeras e leitores de RFID para evitar perdas no caixa.

Análise de tráfego da loja

Obtenha informações sobre o comportamento do consumidor usando modelos de visão computacional para identificar padrões no volume e no fluxo do cliente.