共享经济在出行领域的两个代表性产品滴滴打车与摩拜单车的运营数据还在持续翻滚。据滴滴官方发布，目前平台每天订单超2000万，处理数据超过4500TB，而摩拜早在六月就宣布日订单量破2500万，目前还在以月4%左右的速度增长。
边缘计算对于许多物联网应用至关重要，它能够降低延迟和降低带宽使用。然而，当谈到物联网时，大多数人都忽略了边缘计算的一个最重要的优势。在讨论这个被忽视的关键好处之前，让我们先定义什么是边缘计算和云计算。
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。
中集车辆（集团）有限公司(以下简称：中集车辆集团)，是在原深圳中集重型机械有限公司的基础上，于2003年获国家商务部批准成立的。中集车辆集团是世界最大的集装箱制造集团——中国国际海运集装箱（集团）股份有限公司（以下简称：中集集团）的全资子公司，是中集集团立足于专用汽车行业的集团式企业。
说到三大信息技术大家都很清楚，指的是云计算、大数据和人工智能，在人工智能（AI）快速发展的当下，例如常见的大数据分析、人工智能芯片生产的智能机器人等等，在工作、生活、教育、金融、科技、工业、农业、娱乐等各个领域随处可见，那么三大信息技术在智能监控中又有哪些应用呢？今天我们就结合安防监控系统EasyCVR平台，来给大家具体介绍一下。
2017年，国务院印发《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》，明确提出示范推广车路协同技术，应用智能车载设备，建设智能路侧设施。2018年，工信部发布《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，提出力争到2020年，车联网用户渗透率达到30%以上的目标。从政策层面看，国家高度重视自动驾驶和车路协同发展，并确定了按照车路协同的技术路径积极推动自动驾驶的发展。
《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》于昨日正式实施，这意味着深圳已允许完全自动驾驶汽车合法上路。据央视财经报道，其记者在 8 月 1 日预约了一辆 L4 级的自动驾驶出租车进行体验。可以看到，该车车身周围配备了摄像头和激光雷达，这些设备将让车辆可以在 360 度拥有超过 200 米的精准感知。
我国作为世界人口大国，农产品需求量庞大，保障粮食等重要农产品安全是经济社会稳定发展的重要基础。粮食安全涉及到生产、收购、加工、储藏、销售等全产业链，既涉及新型基础设施建设，也有对软件技术等专业能力要求。伴随着互联技术的快速发展，粮仓粮库的建设与监管也迎来了新的需求和管理手段升级。
随着社会的不断发展和安防需求的不断提升，安防视频可视化场景已经成为人们关注的焦点。而随着人工智能、大数据等技术的不断发展，智能化应用在安防视频可视化场景中的应用也越来越多。本文将分析安防视频可视化场景中的智能化应用，主要包括以下方面：背景介绍、智能化应用分析、关键技术分析、应用案例分析、未来展望。
20 世纪末以来，汽车时代从机械阶段，相继经过电子和通信阶段，走向网联阶段和至今的智能阶段，未来，汽车将会实现认知和自动驾驶。
在工程项目管理中，工程施工现场涉及面广，多种元素交叉，状况较为复杂，如人员出入、机械运行、物料运输等。特别是传统的现场管理模式依赖于管理人员的现场巡查。当发现安全风险时，需要提前报告，然后找到管理人员进行处理解决，过程十分繁琐。而且，人工管理不能实现24小时检查，不能做到事故发生就立即发现、解决。
《汽车工业蓝皮书：中国商用汽车产业发展报告（2022）》指出，自动驾驶末端配送小车将在未来五年内快速发展，到2025年，中国自动驾驶末端配送市场小车将达到6万辆。7月18日，工业和信息化部装备工业一司组织召开智能网联汽车推进组（ICV-2035）2022年度工作会议。强调，要进一步把握产业变革趋势和发展脉络，持续加强重大问题研究评估，强化各方资源力量协调，加快开展智能网联汽车准入管理试点，推动关键核心技术研发应用，组织更大范围更多场景测试示范，同步推进法规政策完善、技术标准制定、产业生态建设等各项工作，努力推动我国智能网联汽车产业更好更快发展。
“过去，物流企业从代码到运维到安全到网络的众多领域，要耗费大量人力、财力。云计算则解决了这个问题：减少了物流企业成本，降低建设门槛，为企业发展减轻了负担，同时将物流产业的服务化，产生更多可以利用的数据。”——G7吴海波 似乎是冥冥中注定，从一开始毕业从事软件开发工作，到后来WMS、TMS等传统物流管理软件的研发，再到物联网技术，吴海波都与物流有着不解的缘分，而他也认为自己是幸运的，可以做自己喜欢的事，并乐此不疲。 G7的建立，可以说是互联网时代，吴海波一众人为了满足物流企业对物联网技术的迫切需求，在云计算、
在数字化时代，随着大众对出行要求的提升，汽车数量也成与日俱增，为城市与交通管理带来了许多困扰。旭帆科技为给交通管理和车辆安全提供高效的解决方案，特此研发了AI智能车辆检测与车牌识别算法。
随着城市规模扩大所带来的公共安全问题越来越受到重视。传统城市安全视频监控系统前端摄像机内置计算能力较低，以边缘计算和万物互联技术为基础的新型视频监控系统是未来发展趋势。在移动计算和物联网进步的推动下，数十亿移动和物联网设备连接到互联网，在网络边缘生成数以亿计的数据字节。计算负载高、带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署。
人工智能在医疗卫生、能源动力、交通航天、语言图像识别等领域发挥着重要作用，在安防等领域也同样值得期待。人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术，大数据分析等变革性技术的应用，使安防视频监控也变得越来越强大，基于AI的智能识别分析技术基本已成视频监控的标配。
1）智能化水平弱，管理效率低：传统监管方式比较落后，智能化水平弱，监管工作完全依赖人工，导致人力成本过高、监管盲点多、效率低、服务质量差；
云计算正在向一种更加全局化的分布式节点组合形态进阶，而边缘计算是云计算能力向边缘侧分布式拓展的新触角。随着城市建设进程加快，海量设备产生的数据，若上传到云端进行处理，会对云端造成巨大压力。如果利用边缘计算来让云端的能力下沉，则可以很好地解决海量数据的处理问题，让云端的数据处理压力得到有效地分摊。
烟火识别算法可以精准识别出视频和图像中的烟雾、火焰、火点，并能定位和标记出具体的位置，在消防领域具有广泛的应用意义。智能分析网关V2版现已经可支持烟火识别，当检测到疑似烟火的场景时，将通过主动预警推送的方式，对现场进行抓拍、保存、上传至平台，并将预警消息通过短信、电话、邮件、微信等方式推送给相关管理人员。
近年来，政府高度重视城镇老旧小区改造工作，强调要加快老旧小区改造，不断完善城市管理和服务，彻底改变粗放型管理方式，让人民群众在城市生活得更方便、更舒心、更美好。老旧小区升级改造面临以下问题：
随着云计算、大数据、智能分析等业界领先技术的广泛应用，各个行业都需要应用先进的信息技术来提升工作效率。而我们不太了解的消防行业，也开始使用车联网信息化平台将先进的信息化技术融合到消防系统中，提高消防系统的含金量，提升消防队伍的作战能力。包括灭火救援调度指挥、危险源监控、战备执勤动态管理等。
随着科技的不断发展，安防监控行业也在迅速进步。在今年一年中，安防监控行业的发展也取得了长足的进步。随着2023年渐近尾声，本文将对2023年安防监控行业的发展进行一个盘点和简单的剖析。
据中国汽车工业协会统计分析，2016年8月，在商用车主要品种中，与上月相比，客车和货车产销均呈增长，货车产销22.26万辆和23.25万辆，环比增长9.15%和10.21%，同比增长20.51%和15.37%。 而远程被管理车辆每天大约需要上传20MB左右的数据。按照100万辆计算，每月大约600TB，每年7.2PB左右。而100万辆车对数据中心的存储需求大约在14PB。 面对不断增长的数据，对商用车纳入远程监控管理和提供远程信息服务的要求日益提高。相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背
图1a：全球在计算机视觉公司领域的投资显著增加，并且没有放缓迹象。（来源：Woodside Capital/Crunchbase）
伴随着社会与经济的发展，人们对生活质量的要求越来越高，与此同时，新兴技术的进步也促进了智慧社区市场的逐步成熟。智慧社区是社区管理的一种新理念，是新形势下城市与社会管理的一种创新模式。
导语 | 中心云计算正如火如荼竞争着，边缘云竞争又开始了。本文主要内容是介绍掌握业务上云必备知识云计算及服务模式；以及基于边缘计算“云-边-端”的框架，理解软硬一体解决方案；再结合在自动驾驶场景下的交付落地，了解“边缘计算+5G+AI”能做什么。 引言 （一）云计算定义 云计算的概念是Google CEO埃里克于2006年提出的，同年AWS成立云计算落地。根据美国国家标准与技术研究院NIST定义，云计算是一种按需使用，按量付费的服务模式，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，可配置的计算资源共享池。 （二）服
相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背景下，面临海量交通安全数据的处理，转型势在必行。对基础架构技术进行革新，配合上层软件解决方案的软硬件结合的模式将重塑高效、安全的交通运输业未来。
伴随着在我国智慧园区视频监控分析系统基本建设的持续推进，云计算技术、互联网大数据、物联网技术、人工智能技术等现代信息技术的深层次运用，智慧园区视频监控分析系统发展趋势革新的主要每日任务与现代信息技术的大力支持紧密联系。
人工智能技术已经越来越多地融入到视频监控领域中，近期我们也发布了基于AI智能视频云存储/安防监控视频AI智能分析平台的众多新功能，该平台内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、车辆、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测、人体检测、区域入侵检测、车辆识别等。
从本质上讲，边缘计算使云平台或数据中心尽可能靠近用户或设备，从而缩短了响应时间。边缘计算在多个行业都有应用，其中包括医疗保健、制造和零售行业等。
随着AI、云计算、边缘计算、大数据、物联网等技术的不断发展、数据的不断增加，基于云、边、端协同架构的部署需求也越来越多。TSINGSEE青犀视频的智能分析网关/云平台，不仅融合了AI智能识别技术，同时依托云、边、端协同的架构优势，由终端负责数据感知，边缘负责局部的数据分析，而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据，最终完成场景下的态势感知、分析结果输出、数据分发等服务。
做数据库的用数据库的，都知道Oracle。作为去IOE的典范，Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象，另外一方面则是根深蒂固的代表。
智能城市的建设脚步逐渐加快，创新和技术将在城市中发挥越来越重要的作用，以物联网、5G、人工智能、大数据、云计算为代表的创新技术和应用正在成为城市免疫系统的新基础，智能 BRT 建设也自然提上日程。
我国的安防领域信息化基础扎实，摄像头、抓拍机部署密度较大，边缘侧的数据采集已不存在障碍。且目前公共安全领域正广泛开展大数据分析、计算机视觉等技术的实践应用，在数据库的搭建、算法模型的训练、业务场景的适配方面，已经具备较好基础。边缘计算与人工智能技术在公共安全领域的应用，能够有效提升公共安全管理的效率与水平，大幅降低人力物力成本，对城市管理、民生改善具有巨大价值，市场空间广阔，且技术应用的基础条件已经成熟，公共安全有望成为边缘智能最先爆发的高价值应用场景。
近年来，中国城市化进程加快，城市建设如火如荼，在城市的各个角落都可以看到施工工地。而建筑工地现场错综复杂，施工设备繁多，人员众多，存在许多安全漏洞。
云计算一直是新闻热点，以至于许多企业主以为云计算是唯一的，忘记了其他玩家，边缘计算的新闻报道较少，但它有可能像云一样对企业运营带来变革。
在工地的施工现场，人员活动范围广、流动性大、危险作业点多，“有的工人不戴安全帽，有的只戴草帽”，“很难控制外来车辆和人员”，“工人在货物堆放区随意吸烟”等情况屡见不鲜。面对这些安全问题，传统的现场管理模式依赖于管理人员的现场巡查。当发现安全风险时，需要逐步报告，然后找到相应的人员进行处理，过程相当繁琐。而且，人工管理不能实现24小时检查，经常出现“不能及时发现安全隐患，在制度和标准实施过程中打折，不能落实安全管理措施”等缺陷。这些管理上的缺陷，通常是工地频发事故的主要原因。
当前高速公路视频联网运行监测体系的建设思路，主要是改变过去烟筒式的建设模式，搭建以视频数据为核心的视频综合管理云服务中台，在全面汇聚基础数据的基础上通过数据智能支撑各部门和公司的应用需求。当前面临的建设需求如下：
数据中心是一整套复杂的设施，它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置”，当下，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，云计算也的确有给信息时代带来翻天覆地变化的本事，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看什么是云计算数据中心、云计算数据中心和传统IDC有何区别？ 1 什么是云计算数据中心？ 现在可能会有很多人对云计算、数据中心还有大数
城市能源系统数字化转型的本质就是利用数字化技术来打通城市能源链“源-网-荷-储”各个环节，包括多种能源形式的打通、多种能源主体的打通以及多种能源业务的打通，从而支撑基于系统性、整体性、协同性的思想，实现城市能源系统更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全。支撑城市能源数字化转型的关键技术可以分为三类：支撑多能协同的数字能源装备技术；支撑信息物理融合的数字基础共性技术；支撑创新模式能源运营与公平高效能源机制的数字集成应用技术；在能源互联网的背景下，支撑信息物理融合的数字基础共性技术将成为能源大象转身起舞的重要助力，具体包括：
“智慧城市”的理念就是把城市本身看成一个生态系统，城市中的市民、交通、能源、商业、通信、水资源构成了一个个的子系统。这些个系统形成一个普遍联系、相互促进、彼此影响的整体。而对于智慧城市中的重要组成部分——园区的管理就十分重要了。
停车场的管理区域由于面积比较大，进出车辆多，所以在保安方面决不能有任何的麻痹和松懈，继续采用过去保安方式已远远不能满足现代安全防范的需求。为满足停车场的安全和科学系统化管理的需要，以及为了对随时发生的情况进行全面、及时的了解和掌握，对意外情况能迅速做出正确判断，及时地将一切可能发生的或即将发生的案件和险情的图像资料传送到监控中心，将这些危害和隐患扼制在萌芽状态，杜绝财产损失、确保人员生命安全。
近年来，随着各地进行大规模基础设施改造、城镇综合整治等工程，建筑废弃物的数量已呈现激增态势。若随意堆放处理，既占用土地，又污染环境，还危害市民出行安全。如何科学、有效地对建筑废弃物进行监管，督促工地源头、消纳企业及运输车辆及时、规范处理建筑废弃物是相关执法部门当前急需解决的主要问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 云边端与边缘计算技术 边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。 边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2003年就与IBM合作“
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息，然后将其转化为洞察力，达到智能预警和辅助决策的作用。
随着城市进程的加快，中国城市机动车的数量飞速增长，造成城市交通拥堵问题越来越严重，城市居民对于改善出行条件的需求尤其是公共交通的便捷性问题也越来越迫切。而BRT（快速公交系统）作为一种新型的客运模式，以其工程投资少、建设周期短、环境污染小、运输效率高等优点而被认为是解决城市交通拥堵问题的有效方式之一，并在世界范围内得到成功地推广和应用。
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