La Inteligencia de Video es una de las tecnologías populares de Computación de Borde basada en IA desplegada en varias industrias, tales como seguridad pública, venta digital al por menor, vigilancia del transporte público e inspección de producción. Los algoritmos de análisis de video optimizados por IA, como el reconocimiento facial, el conteo de personas o el reconocimiento de matrículas, pueden generar un enorme volumen de datos en el borde, lo que requiere una potencia de computación de alto rendimiento en el borde para asegurar una respuesta en tiempo real y una baja latencia para las aplicaciones de inteligencia de video de misión crítica.

Con el conocimiento de las demandas de una plataforma de computación robusta en redes de borde, Lanner proporciona una amplia gama de plataformas de IA configurables a pedido, específicamente diseñadas para análisis de video basado en IA en tiempo real en el comercio minorista, fábricas inteligentes, transporte, infraestructura crítica y otras condiciones industriales difíciles.

Lanner Electronics se asocia con Gorilla Technology para lanzar la solución de inteligencia artificial de borde seguro de última generación. Integrando el dispositivo de computación inteligente de Lanner con la plataforma de análisis de video en tiempo real y seguridad de IoT de Gorilla, la solución de AI de borde tiene como objetivo entregar inteligencia de video optimizada de IA mientras asegura la ciberseguridad y la protección de datos en el borde.

Antes de desplegar el LEC-2580 de Lanner y el toolkit de Intel OpenVINO™, la solución final proporcionada por este proveedor de software llevó a cabo la inferencia de aprendizaje profundo completamente en la nube mientras que las operaciones de decodificación visual se manejaron en el dispositivo de borde. La descarga de la inferencia de la nube al hacer que el procesamiento se lleve a cabo en el borde reduce el ancho de banda necesario entre los dispositivos de borde de los usuarios y los servidores de la nube, por lo que aumenta enormemente la eficiencia.