边缘计算的应用场景都有哪些?

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yish51
2020-03-13 · 超过34用户采纳过TA的回答
知道答主
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边缘计算主要应用于以下场景:
1.无人驾驶
2.智能安防
3. 语音协助

4.医疗保健

5.农业和智能农场

6.能源和电网控制
从十次方平台看到的,望采纳。
好人多少是非人h
2020-12-25 · 超过15用户采纳过TA的回答
知道答主
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5G+人工智能环境下,云计算架构下,有三大场景必须有边缘计算

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英码科技
2023-05-09 · 超过64用户采纳过TA的回答
知道小有建树答主
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边缘计算盒子最广泛的用途是在ai视觉分析技术这块,

边缘计算应用场景:智慧工地、智慧社区、智慧城管、智慧工厂、明厨亮灶等。

智慧工地上围绕施工工地最常见的工人工服识别、安全帽佩戴识别、人脸识别、安全周界检测、打电话/吸烟、摔倒检测、明火检测、渣土车、土堆裸露识别等一系列子场景。

智慧城管覆盖着市容环境、街面秩序、宣传广告、市政设施等类别,有垃圾桶溢满识别、晾晒衣物识别、出店经营识别、乱摆摊识别、广告牌识别等。

智慧工厂围绕着传统工厂/生产管理,普遍存在运营粗放、效率低、应变能力差、安全隐患突出、资源不平衡等“行业症状。有抽烟识别、烟火识别、在岗离岗识别、着装规范识别等。

明厨亮灶围绕后厨员工的操作是否规范,卫生是否合格,是否有一些不应该出现的物品等。有厨师服、厨师帽、口罩穿戴着装、抽烟、玩手机识别、老鼠检测、外来人员识别等。

边缘计算优势有以下几点:

  • 更高的数据处理速度:在本地处理数据可以减少数据传输的延迟,并且能够在本地对数据进行更快速的处理,从而提高响应速度。

  • 降低网络带宽需求:在本地处理数据可以减少数据传输的带宽需求,节省网络带宽资源。

  • 安全性更高:在本地处理数据可以减少数据传输过程中的数据泄露和篡改风险,提高数据的安全性。

  • 更低的延迟:在本地处理数据可以减少数据传输的延迟,提高应用程序的响应速度。

  • 更高的可靠性:在本地处理数据可以减少数据传输过程中的数据丢失和损坏风险,提高数据的可靠性。

  • 更低的成本:在本地处理数据可以减少数据传输的成本,降低企业的运营成本。

  • 边缘计算具有更高的数据处理速度、更低的网络带宽需求、更高的安全性、更低的延迟、更高的可靠性、更好的支持移动设备和更低的成本等优势,因此在许多实际应用中都具有重要意义。

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