雲邊協同(tong)架構助力(li)視覺AI缺(que)陷檢測應(ying)用(yong)構建 數(shu)據(ju)處理與(yu)存儲(chu)支持服務
- 邊緣(yuan)端實(shi)時(shi)預處理：在(zai)生產(chan)線部(bu)署邊(bian)緣(yuan)節(jie)點，對高清攝(she)像頭采集(ji)的圖像進行實(shi)時(shi)降噪、裁剪(jian)和(he)特征提取(qu)，僅將(jiang)可疑(yi)數(shu)據(ju)或模(mo)型更(geng)新(xin)需(xu)求上(shang)傳至雲端。
- 雲端模(mo)型訓(xun)練與(yu)優化：利(li)用(yong)雲端強大的計(ji)算(suan)能力(li)，對邊緣(yuan)端上(shang)傳的樣(yang)本數(shu)據(ju)進行深(shen)度學習模(mo)型訓(xun)練，持續優化缺(que)陷識別算法(fa)，提升(sheng)檢測(ce)準確率(lv)。
- 數(shu)據(ju)流協同(tong)管(guan)理(li)：通過邊緣(yuan)與(yu)雲之(zhi)間(jian)的數(shu)據(ju)管(guan)道，實(shi)現檢(jian)測(ce)任(ren)務分發、模(mo)型更(geng)新(xin)與(yu)結果(guo)反(fan)饋的閉環(huan)，確保檢測(ce)系(xi)統始(shi)終處於(yu)最(zui)優狀(zhuang)態。
- 數(shu)據(ju)標準化與(yu)標註(zhu)服務：構建統壹(yi)的數(shu)據(ju)格(ge)式規範，結合(he)半(ban)自動(dong)標(biao)註工(gong)具(ju)，加速(su)訓(xun)練樣本準備(bei)。
- 分布式存儲(chu)架構：采用(yong)邊(bian)緣(yuan)緩存與(yu)雲存儲(chu)結合(he)的混(hun)合(he)方案，邊(bian)緣(yuan)節(jie)點存(cun)儲(chu)近(jin)期檢(jian)測數(shu)據(ju)，雲端歸(gui)檔歷(li)史(shi)數(shu)據(ju)並支持跨(kua)工(gong)廠(chang)數(shu)據(ju)共享。
- 數(shu)據(ju)安(an)全(quan)與(yu)隱(yin)私(si)保護：實(shi)施(shi)端(duan)到(dao)端(duan)加(jia)密(mi)與(yu)訪問(wen)控制(zhi)，確保工(gong)業(ye)數(shu)據(ju)在(zai)傳(chuan)輸與(yu)存儲(chu)過(guo)程中的安(an)全(quan)性(xing)。
- 實(shi)時(shi)數(shu)據(ju)流處理：利(li)用邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)節(jie)點實(shi)現毫(hao)秒(miao)級響應(ying)，滿(man)足(zu)高(gao)速生產(chan)線的實(shi)時(shi)檢測需(xu)求。
