Chuyển đến nội dung chính

Ứng dụng của Asus Tinker Board trong Thành phố thông minh

 Thành phố thông minh thực sự đòi hỏi sự tập trung vào edge computing, có nghĩa là việc xử lý trí tuệ nhân tạo (AI) tại địa phương sẽ quan trọng hơn so với việc sử dụng cloud computing. Một thành phố thông minh sử dụng các loại thiết bị IoT khác nhau để thu thập dữ liệu thời gian thực, bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và quản lý tài sản, tài nguyên và dịch vụ một cách hiệu quả.

1. Tinker Board là gì?

Tinker Board Series là dòng Máy tính một bo mạch (SBC) có thiết kế siêu nhỏ gọn nhưng vẫn mang lại hiệu suất hàng đầu, đặc biệt với khả năng xử lý AI tốt hơn và có tính công nghiệp cao hơn nhiều so với các sản phẩm board Raspberry PI truyền thống.



Asus Tinker Board cung cấp cho các nhà sản xuất, những người đam mê IoT, PC DIY một nền tảng mạnh mẽ, đáng tin cậy để xây dựng và biến ý tưởng của họ thành hiện thực.Asus Tinker Board có nhiều tính năng vượt trội có thể kể đến như: Dẫn đầu về hiệu suất, GPU mạnh mẽ, Thân thiện với nhà sản xuất nhờ khả năng kết nối IoT, Thiết kế DIY nâng cao……

2. Ứng dụng của Asus Tinker Board trong Thành phố thông minh

An Toàn Cho Người Đi Bộ

Khi sử dụng các máy ảnh kết nối với Tinker Board hoặc Tinker Board trên các phương tiện giao thông, nó có thể cung cấp toàn bộ hình ảnh về giao thông thông qua biển quảng cáo số trên đường hoặc hệ thống định vị trong ô tô. Tinker Board trên các phương tiện cũng có thể giám sát người đi bộ và người đạp xe, giảm nguy cơ tai nạn do điểm mù.

Dòng Dân Số

Chính phủ và các công ty có thể hiểu được dòng dân số trong không gian vật lý bằng mạng lưới phân tán gồm các cảm biến và camera hỗ trợ Tinker Board. Nguồn cấp dữ liệu từ camera được phân tích và thông báo cho người dùng về tình trạng tắc nghẽn hoặc mô hình di chuyển dân số, giúp người dùng phân phối tài nguyên dùng chung một cách hiệu quả và cải thiện khả năng ứng phó với sự cố.

Phát Hiện Sự Hiện Diện

Với các cảm biến, Tinker Board có thể phát hiện người và giám sát hoạt động — đồng thời bảo vệ quyền riêng tư cá nhân — để tối ưu hóa sử dụng năng lượng, tăng năng suất và quản lý việc sử dụng không gian vật lý, giảm đáng kể chi phí hoạt động và tăng hiệu suất.

Theo Dõi Chất Lượng Không Khí

Chất lượng không khí kém là vấn đề về sức khỏe môi trường nghiêm trọng nhất trên toàn cầu và là lực đẩy chính cho việc theo dõi chất lượng không khí xung quanh. AI địa phương cung cấp khả năng xác định ô nhiễm không khí, và chính phủ hoặc các công ty có thể xây dựng các giải pháp môi trường bằng cách sử dụng Tinker Board với các cảm biến chất lượng không khí.

KẾT LUẬN

Vậy qua bài viết này AIOT đã gửi đến bạn một ứng dụng vô cùng tuyệt vời của Asus Tinker Board mong rằng nó sẽ hữu ích đối với bạn!

Xem thêm chi tiết sản phẩm tại: https://aiotvn.com/asus-tinker-board/

===========

ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp

VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội

CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM

Hotline: 0969133273

Website: aiotvn.com

Fanpage: https://www.facebook.com/aiotvn.vietnam

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