基于5G网络和AI边缘计算的无人机巡检实时视频传输技术研究

5G网络具有高精度定位传输的优势,AI边缘计算具有计算速度快等优势,通过综合5G网络和AI边缘计算可实现无人机实时结果传输,从而提高无人机巡检效率和智能化程度。为此,文章在对5G网络、AI边缘计算原理进行分析的基础上,对基于5G网络和AI边缘计算的无人机巡检实时视频传输技术进行探讨,在一定程度上可以提升无人机巡检精度及应用效果。

基于边缘AI计算架构的风力发电机组传动链故障预警算法

风力发电机组运行过程中出现故障的样本相对较少,而正常运行的样本数量通常较多,导致训练模型时样本分布不平衡。为此,提出了基于边缘AI计算架构的风力发电机组传动链故障预警算法。归一化处理样本数据,基于卷积神经网络,提取原始输入数据的关键特征;采用支持向量机算法完成故障预警机制的建立,引入非线性核函数实行最优计算,实现故障预警数据属性分类;基于边缘AI计算架构,根据风力发电机组传动链数据特点,实现风力发电机组传动链故障预警。实验结果表明,所提方法可以预警出齿轮箱、主轴承出现的故障,主动预警准确率高于80%,故障预警曲线与实际曲线拟合度更高,故障预警效果较好。

智能AI视频识别系统在测井作业现场的应用

测井行业是石油工业中的重要环节,负责对石油勘探、开发和生产过程中的各种数据进行测量和分析,涉及到多种设备和流程。本文研究了智能AI视频识别系统在测井作业现场中的应用,以摄像机的实时数据为基础,对人、物、设备等进行识别、抓拍,同时部署智能AI边缘计算盒子,建立相关算法、模型及智能感知应用场景,搭建智能分析平台,挖掘视频监控价值,实现监控各环节的联动,提高生产效率,优化生产过程,提升生产安全,并带来更多的经济效益。

基于多模态的智能穿戴设备功耗控制系统研究设计

穿戴移动式人工智能动态心肺监测仪是用于心脏疾高危病人的日常居家监测,能够预防心脏猝死等疾病的医疗器械。本文针对上述需求,根据穿戴式人工智能心肺监测的不同数据源和计算要求,在计算速度满足要求的情况,采用多模态控制算法调度人工智能心肺监测设备里的神经网络计算资源的方法和系统。实验表明本系统能够有效控制边缘计算设备的功耗,实现控制系统功耗、延长穿戴设备待机时间。