了解NEXCOM车辆解决方案与谷歌Coral承诺的复杂性和效率
NEXCOM非常激动地推出了它的系列谷歌Coral AI Edge远程信息解决方案，以Edge TPU加速器为特色。Coral允许您快速、高效、安全地在边缘执行推断，避免了上传到集中云的额外时间和成本。通过与谷歌的合作，我们创建了一体化的人工智能生态系统，支持交通和公共工程领域的几个特定用例，包括物体检测和状态监控。我们的珊瑚增强解决方案目前包括nROK 6222, nROK 7252, VTC 6222, VTC 7251和MVS 2623。
小但复杂:珊瑚边缘加速器
内置的谷歌Edge AI加速器ASIC虽然体积小，但足以利用大数据和深度神经网络进行推理。然而，与其他竞争对手的解决方案相比，它的紧凑、迷你PCIe形状使其具有节能、节省空间和更低的成本。已经熟悉其他谷歌云服务的开发人员和系统集成商将享受到无缝的端到端基础设施集成。
更重要的是，谷歌Coral TPUs使用专有的TensorFlow Lite，一个开源的机器学习推理框架，训练新的或现有的模型部署在我们的谷歌Coral AI Edge远程信息处理解决方案。在我们的平台上本地使用框架意味着更低的延迟、更少的时间和更多的隐私，使您能够更快速和安全地完成建模和学习任务。
以前瞻性转变为指导的伙伴关系
NEXCOM的数组谷歌珊瑚AI加速器解决方案强调深度学习，提高运输安全和效率。例如,远程信息处理网关“PoE端口支持IP摄像头进行连续的车载监控，同时还与光学字符识别(OCR)相结合，实现自动车牌识别(ANPR)功能。同样，人们的计数和跟踪功能与GPS定位相结合，可以提供有价值的数据，如客座率和乘客使用量，而不会产生不必要的人力支出。智能传感器通过学习探测外来物体，从而避免事故，从而提供了另一层安全。控制中心可以利用这些信息来管理十字路口的交通。上述所有例子只是将人工智能与交通合作以创建更先进、更统一的智能城市的众多方法中的一小部分。
信赖NEXCOM解决方案的可靠性和寿命
我们所有的谷歌Coral AI Edge telematics解决方案都基于可靠的Intel®cpu (Atom或Core)，提供高处理能力。我们坚固耐用的计算机也适合恶劣的环境，建造MIL-STD-810G振动和冲击标准，并具有广泛的工作温度范围-20或-30至60°C。散热器和散热功能，防止计算机在沉重的处理负荷下过热。此外，我们的解决方案易于安装，因为Debian Linux爱好者将能够毫无困难地编程。
本文最初发表于NEXCOM．
