Chuyển đến nội dung chính

Ứng dụng IPC-220 (IPC-240) cho giải pháp xử lý hình ảnh giao thông

 Yêu cầu dự án

Ứng dụng IPC-220 (IPC-240) cho giải pháp xử lý hình ảnh giao thông


Hệ thống chạy chương trình phân tích hình ảnh giao thông công cộng, máy tính được lắp trong tủ kỹ thuật nên yêu cầu kích thước siêu nhỏ gọn với Bộ vi xử lý Intel core i7 và tích hợp card đồ họa xử lý hình ảnh chạy GeForce GTX 1060, có khả năng hoạt động liên tục 24/24h trong môi trường nhiệt độ có thể lên tới 50 độ C, hoạt động bền bỉ với tuổi thọ hoạt động trung bình 5 năm.

Giải pháp

Khác biệt với những dòng máy tính công nghiệp truyền thống, dòng sản phẩm mới modular IPC (máy tính dạng module) IPC-220 và IPC-240 có kích thước siêu nhỏ gọn 140 x 230 x 150 mm nhưng vẫn tích hợp được cấu hình khủng như các dòng máy chủ khác nhờ bộ vi xử lý hiệu năng Intel core i7-7700 tốc độ xử lý 3.6 GHz 4 nhân, 8 luồng, bộ nhớ đệm 8MB và card đồ họa Nvidia GeForce GTX 1060 số lượng đơn vị xử lý 1152 CUDA cores. Phần khe mở rộng PCI/PCIe x 1/ PCIe x 4/PCIe x 16 được tách ra như module (tùy chọn), khi cần mở rộng khách hàng mới đặt mua.

Cấu hình:

IPC-220-00A1: IPC-220 CHASSIS BP_PCIEX16, PCIEX4

POWER: ADP A/D 100-240V 230W 24V TB 4P

MAINBOARD: PCE-2029, H110, VGA+HDMI, 4xUSB3.0 + 4xUSB2.0

EXPANTION: IPC-220 Chassis BP_PCIex16, PCIex4 (Tùy chọn)

PROCESSOR: Intel® Core™ i7-7700 Processor, 8M Cache, up to 4.20 GHz

CPU COOLER: CPU Cooler LGA1155 S-95W 92.9x92.9x46 4400RPM

MEMORY: 8G (2x4GB) DDR4-2400 512X8 1.2V SAM

HDD: 3.5 1TB 7KRPM 26.11mm SATAIII 64MB 4K

GRAPHIC CARD: GeForce GTX 1060 3GB GDDR5

OS SUPPORT: WINDOW 10

Sự kết hợp của máy tính công nghiệp IPC-220 (IPC-240) siêu nhỏ gọn và card màn hình GT 1060 đã tạo nên giải pháp xử lý hình ảnh giao thông tối ưu hoàn hảo.

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....
Đăng nhận xét
Đọc thêm