基于国产化边缘计算设备的警用机器人视频结构化应用

随着人工智能技术的不断发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式,正在逐渐改变人类的生活方式。本文以国产化边缘计算设备为基础,探讨了其在警用机器人视频结构化应用中的潜在价值。首先介绍了国产化边缘计算设备Atlas 500的特点和优势,然后基于深度学习的目标检测算法介绍了从训练数据集、模型训练到模型部署的全过程。本文实现了国产化边缘设备对机器人摄像头采集的视频信息的实时分析,并提取人、物等目标,进而输出结构化信息。本文为警用机器人的前端智能化提供了有效方案,也为其他实时处理大量视频流的边缘智能应用提供了参考。