Il sistema percept selezionando gli oggetti tramite AI trasmette i dati dalle fotocamere 40 volte più velocemente rispetto al video in streaming
È stata presentata da ostream
Ostream, che si riferisce a se stesso, "Fornitore di soluzioni per i dati dell'oggetto per l'implementazione di un'intelligenza artificiale effettiva nel mondo fisico", ha introdotto il software e il sistema di dati percept. Lo sviluppo è progettato per ridurre i costi e il tempo di inserire il mercato multimediale II-Decision attraverso l'uso di servizi di supporto hardware e software. Secondo il Östream, le fotocamere wireless economiche e i sensori sono già ampiamente disponibili, ma hanno creato da questi flussi di dati creano un carico di grandi dimensioni sulle reti client e aumenta linearmente i costi del cloud computing, limitando la distribuzione pratica. Percept risolve questo problema, integrando "qualsiasi camera con qualsiasi servizio di intelligenza artificiale".
Il perceptore di ostream è composto da tre componenti:
La prima - "fotocamera oggetto virtuale" (fotocamera oggetto virtuale), il software incorporato delle camere dell'oggetto wireless con un intervallo di trasmissione di 1 km collegato alle solite telecamere IoT e formando un punto di origine in ingresso per fotocamere IP obsolete con alimentazione da l'alimentatore.
Il secondo è il software AI Hub Server con il router di oggetti AI e i sottocomponenti DATA Lake Lake per integrare operazioni aperte e garantire l'archiviazione dei dati e la ricerca.
Terzo - mercato dei servizi AI. Ha aggregato l'accesso a oltre 300 II e ai fornitori di servizi di elaborazione, nonché piattaforme di terze parti.
Secondo il Östream, il desiderio di elaborare i dati multimediali ai mezzi di AI sulla periferia aumenta il costo dell'attrezzatura e della manutenzione, limitando la distribuzione dei sensori in luoghi con l'alimentazione della parete e l'accesso alla rete Wi-Fi esistente. Low Power Obstream Object Codec converte flussi multimediali in oggetti compatti, consentendo di raccogliere e selezionare i dati per AI con costi minimi sui dispositivi periferici a batteria, quindi inviarli a una rete wireless a bassa potenza su lunghe distanze.
La connessione wireless consente di distribuire il controllo con il supporto percept quasi ovunque e bypassare il client wi-fi, evitando completamente qualsiasi calcolo di classe server sui dispositivi periferici. Nel cloud o localmente ostream distribuisce il suo hub AI per raccogliere i dati candidati da dispositivi periferici IoT, inviandoli alle soluzioni scelte da sviluppatori al servizio cloud AI, nonché per la memorizzazione e la ricerca dei dati in tempo reale. Il codec dell'oggetto di ostream, la rete wireless a bassa potenza e il hub AI forniscono visione del computer quasi ovunque senza fare affidamento sull'infrastruttura IT del cliente.
Obsetre Object Codec Codec che implementa l'idea di minuscolo computing di bordo in telecamere e altri dispositivi multimediali periferici, genera dati candidati leggeri per AI, a causa del quale il carico sui canali di trasmissione video e di trasmissione di immagini è ridotto. Secondo la valutazione del produttore, la riduzione raggiunge il 97,5%, quindi anche le reti wireless a bassa potenza possono facilmente far fronte a un traffico ridotto. Le reti Ripl MLMesh Network vengono utilizzate per la trasmissione wireless sicura. Gli endpoint hanno una gamma di fino a 1 km, inaccessibili per Wi-Fi o Bluetooth.
Le prime fotocamere "percept all'interno" ei dispositivi associati saranno disponibili il 21 marzo.