ソリューションの視覚化LoRaWANファームのモニタリング
分散されたセンサー読み取り値を1つのアプリケーションに取り込む。
ソリューションを見るソリューション/エッジアプリケーション&AI
エッジコンピューティングとAIの統合
フィールドデータをローカルアプリケーションサービスと組み合わせる。ビジョンまたは AI プロジェクトの場合は、ターゲット プラットフォーム上のモデル、入力ストリーム、および処理要件を評価します。
プロジェクトの概要を作成するアプリケーションを探索する
設定とシステムを参照してください。
アーキテクチャ、予想される出力、およびインストール要件を検査するシナリオを選択する。
応用例
これがあなたの現場にどのように適合するか
各例は、フィールド機器、エッジシステム、および次の動作ステップを接続する。構成と配送は、インストールに基づいて合意されます。
- Modbus/MQTTデータ
- Node-REDワークフロー
- 顧客の申請
サポートされるMT7981構成またはRK3566アプリケーションコンピュータを使用して、値を変換し、イベントをルーティングし、プロジェクトフローを通じて合意されたサービスを接続する。
プロジェクトの成果物
- 承認されたフローと必要なノード
- ランタイムおよび構成ベースライン
- 起動および永続性テスト
プロジェクトを設定するには必要なノード、データレート、メモリ、ストレージ、およびワークフローの所有権。
プロジェクト統合
ローカル監視アプリケーション
ローカルサービスアクセスおよび定義された上流インターフェースを備えた、機器のほかにアプリケーションを必要とする現場向け。
このアプリケーションについて話し合う- 機器データ
- Ubuntuアプリケーションコンピュータ
- ローカル UI / 上流システム
合意されたUbuntuサービスをフィールドデータおよびローカルアクセスと統合する。継続的なクラウド セッションに依存するのではなく、実際のアプリケーションのストレージ、保存、再起動の動作を指定します。
プロジェクトの成果物
- アプリケーション展開構成
- ストレージとサービスのライフサイクル計画
- ローカルアクセスおよびリカバリテスト
プロジェクトを設定するにはアプリケーションスタック、リソースの使用、保持および展開方法。
プロジェクトの評価
リモート現場のエッジビジョン
インテグレータは、ポンプ現場、ユーティリティルーム、または機械設備における機器ステータスと並行してカメライベントを評価する。
このアプリケーションについて話し合う- カメラストリーム
- RK3566 + 選択された視覚モデル
- イベントメタデータ/オペレータレビュー
ターゲットハードウェア上で定義されたカメラストリームおよびモデルを評価する。合意されたイベント メタデータをローカル ワークフローに接続し、代表的な現場の映像を使用して検出動作を検証します。
プロジェクトの成果物
- カメラとモデルの構成
- ワークロードとイベント統合の記録
- 現場データ評価レポート
プロジェクトを設定するにはカメラ、モデル、照明、必要なイベント、待ち時間、およびストレージ。
申請要件
機能とインターフェース
インテグレータは、アプリケーションのトライアルから展開可能な構成までの定義されたパスを伴う、機器データと並行したローカル処理を必要とする。
- Ubuntu上でローカルアプリケーションサービスを実行する
- Node-REDワークフローの構築と接続
- プロジェクト固有のNPU支援ビジョン統合を評価する
Ubuntu・Node-RED・アプリケーション固有のAI統合
統合
構成および許容範囲
AI統合はプロジェクトごとに評価される。モデルの精度、カメラ数、遅延、および無人操作は、普遍的な製品保証ではありません。
要件を準備するあなたの現場に適したアプローチを見つける
あなたの機器、インターフェース、およびプロジェクトの目標を共有する。標準モデル、統合パイロット、または小規模バッチのカスタム システムについて話し合います。