英特尔® Edge Software Hub

下载预验证的软件,以学习、开发和测试您的边缘解决方案。

使用案例和参考实施

下载包括构建完整示例应用程序所需的预配置软件的参考实施。选择使用案例以查看边缘的实际应用。

参考实施

纺织品缺陷分类器 

使用通过英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件优化的分类模型和计算机视觉算法,识别纺织品制造或印刷设施中的缺陷,以提高质量保证的准确性。 

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参考实施

零售环境社交距离检测

创建用于检测社交距离(新冠肺炎疫情预防措施)的端到端管道。应用英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件中的深度学习模型,根据多个摄像头的输入数据来测量人与人之间的距离。 

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参考实施

英特尔® Connected Logistics Platform

在边缘使用电池供电的智能无线传感器设备,通过云连接与移动或静态网关通信,并对资产的位置、状况和安全提供实时的可见性。

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参考实施

支持无线网络的智能交通管理

整合交叉路口处的视觉智能和无线工作负载。该容器托管在开放网络边缘服务软件 (OpenNESS) 边缘节点中,该节点包含托管 5G RAN 所需的软件堆栈。

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参考实施

智能交通管理 

通过 IP 摄像头监控交叉路口来优化交通。探测车辆和行人、记录车辆类型和数量、计算速度和加速度等。

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参考实施

驾驶员管理

使用计算机视觉、深度学习和边缘网络来开发用于管理驾驶员行为和警觉性的解决方案。向驾驶员和车队经理提供实时警报以及有关驾驶员、车辆和路线的长期分析。

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参考实施

自动结账 

在不借助机械推动器或机械臂的情况下,使用计算机视觉技术检测从冷却器或机柜中取出的产品。

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参考实施

用于损失检测的实时传感器融合

将销售点系统、尺寸、摄像头和 RFID 读取器的数据相结合,以防止结账损失。

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参考实施

转子轴承缺陷检测器

预测制造设备的性能问题。对发现的任何问题执行本地或云端分析,并预测何时可能出现故障。

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使用案例

将边缘设备连接至 Microsoft Azure* IoT

简化 Azure* IoT Edge 部署。安装一款能够提供开箱即用体验、基于网络的应用程序,将您的英特尔设备安全地连接到 Azure* IoT Hub 和 Azure* IoT Central。创建资源,并实现边缘人工智能以及用例部署的配置和监控。

您应负责支付所有第三方费用,包括使用 Microsoft Azure* 服务的费用。

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使用案例

通用 Wellpad 控制器

使用开放式应用参考中间件,来加速上游石油和天然气行业的流程控制及流程优化的软件现代化战略。添加新协议、数据分析和其他功能,以满足具体的应用需求。

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使用案例

Amazon Web Services (AWS)* 云端到边缘管道

一键部署随时可用的云到边缘推理管道,该管道在边缘采用 AWS IoT Greengrass 和 OpenVINO™ 工具套件,并在云端采用 AWS IoT。包括用于图像分类和对象检测的 AWS IoT Greengrass Lambda 样本。

您应负责支付所有第三方费用,包括使用 Amazon Web Services (AWS) 的费用。

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使用案例

机器资产监视和控制

将人工智能应用于流程自动化以完善资产监视和控制。通过实时功能控制流程,并优化流程效率。

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使用案例

压缩机泄漏和电涌检测

通过将人工智能应用于时间序列数据来检测压缩机泄漏或电涌。识别与流向相反的电涌或两个方向上的振荡流。

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使用案例

电气故障检测

检测电力系统中的故障或故障电流。

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使用案例

设备故障检测

将机器学习应用于时间序列数据以检测潜在的设备故障并提供建议的措施。在即用型容器化架构中包括一组预先验证的组件。

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使用案例

公路基础设施

使用视频分析、计算机视觉、边缘网络和深度学习算法,创造创新的交通管理、智能停车、地理空间测绘、路况监测和电子收费等解决方案。

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使用案例

制造生产力优化 

使用视频、分析和人工智能来监视工厂生产,识别约束,加强工人安全管理以及提高工厂的整体生产效率。

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使用案例

网络录像机

将各种边缘设备的视频流集成到计算机视觉应用程序中。

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使用案例

工业云端到边缘人工智能

利用 Microsoft Azure* 机器学习,不断重新训练边缘推断模型并提高其准确度或增加其功能。

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使用案例

运营效率和安全 

在工业环境中提高供应效率和工人安全。

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使用案例

热异常检测

过热是一种常见的制造异常现象。使用人工智能和时间序列数据来检测与参考热值或长期平均值的偏差。

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使用案例

商店流量分析

通过计算机视觉模型来识别客户规模和流量模式,从而分析消费者行为。

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视觉边缘洞见软件包

部署和优化计算机视觉和深度学习工作负载。在单个芯片上运行多个推理工作负载。以容器化架构或独立运行时实现。

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工业边缘洞见软件包

在边缘计算节点上集成视频和时间序列数据分析。在即用型容器化分析管道上运行并发工作负载。支持在 CPU、GPU 和 VPU 上的视频分析加速和分配。

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融合边缘洞见软件包

为包括 5G 在内的下一代网络构建边缘应用程序。借助该软件包,可轻松配置 OpenNESS 工具套件,进行本地或网络边缘部署。创建可以在您选择的云框架上运行的应用程序,并可在任何服务提供商管理的网络上运行。

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产品和性能信息

1英特尔不宣传或推广本网站或本文档中提到的任何非英特尔品牌。