資料介紹
隨著AIOT的發(fā)展,DTU和RTU透傳和邊緣計算的技術(shù)廣泛用于萬物互聯(lián)的場景中,RTU輕量級計算可以通過各種溫度、濕度、電壓、電流、氣壓、U型、震動、聲音、門磁等傳感器,獲取設(shè)備的各種狀態(tài),以判斷設(shè)備的運行狀態(tài),也可以通過深度學(xué)習(xí)算法,如AI的行為分析、軌跡分析、人臉識別等重量級算法,判斷環(huán)境內(nèi)的事件。前者偏于設(shè)備和小場景,落地較為簡單,量大,周期短,后者偏于開放式大場景多事件,落地較為復(fù)雜,周期長。那么電梯場景就屬于前者,用RTU設(shè)備如CAT1單片機主板或者linux/安卓主板,做邊緣計算核心,通過U型、門磁、電流和人體等傳感器,判斷電梯的開門、關(guān)門、運行里程、蹲底、沖頂?shù)?,將電梯解析為大?shù)據(jù)詞典,用以支持電梯維保的合理性和安全性,目前這種RTU方式逐步也在往IPC+傳感器模式轉(zhuǎn)變,隨著三年電梯按需維保試點的開放,這個行業(yè)的AIOT屬性將更加深刻。
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