Google Coral行業解決方案:從智慧城市、智慧製造、智慧交通到智慧醫療、智慧農業

DIY MAKER 於 25/02/2020 發表 收藏文章
Coral是使用當地語系化AI構建產品的一系列開發設備。借助Coral,您可以將設備上的AI應用創意從原型拓展到生產。通過Coral系列硬體設備及元件、軟體工具和預編譯模型的平臺,您可以使用本地AI,快速構建高效、私密和離線的人工智慧產品。


Coral系列設備搭載了專為在邊緣運行TensorFlow Lite ML模型而設計的ASIC晶片--Edge TPU,它可以提供低功耗、高性能的機器學習推理。Edge TPU 可用於越來越多的工業使用場景,如預測性維護、異常檢測、機器視覺、機器人學、語音辨識等等。它可以應用於製造、本地部署、醫療保健、零售、智慧空間、交通運輸等各個領域。它體型小、能耗低,但性能出色,可以在邊緣部署高精度 AI。Edge TPU 是對 CPU、GPU、FPGA 以及其他在邊緣運行 AI 的 ASIC 解決方案的補充。


Coral系列設備具有很強的靈活性。無論是初創公司還是大型企業,我們有不同外形尺寸的硬體設備,以滿足您的產品開發及生產需求。產品原型開發設備包括Dev Board開發板與USB Accelerator加速器;產品生產型設備包括SoM系統模組和PCIe模組。


行業解決方案
Coral的當地語系化AI技術幾乎為所有行業提供了更加智慧的行業解決方案。


1、智慧城市
當地語系化AI可以改善人們在城市空間中的生活,工作和娛樂方式。
·當地語系化AI,保障資料隱私安全
Coral系列設備均採用當地語系化AI的處理方式,所有資料均安全存儲在本地設備,更加保護個人隱私。
·高效的資料傳輸與處理能力
Coral系列設備同時具備高效的機器學習執行能力(每秒執行4萬億次操作),可有效降低資料傳輸速率,加快關鍵系統的回應時間,真正發揮智慧城市的潛力。麥肯錫(McKinsey)估計,在節省時間、健康與安全、環境影響和社會參與度方面,智慧城市應用可以將關鍵的生活品質指標提高多達30%。


智慧空間
借助Coral,建築管理員可以檢測建築空間的人群存在(並且保障用戶隱私),從而優化照明,氣候和能源的利用,從而大幅降低其運營成本。
行人檢測
Coral可以利用攝像頭和圖像分類技術來檢測十字路口的人群,並幫助駕駛員更加瞭解周圍的環境。公車和車輛上的Coral設備也可以在行駛或停車開門時監測行人和騎自行車的路人,有效防止交通意外的發生。
預測車流量
Coral通過啟用主要道路和路口上的感測器,根據交通高峰時段、天氣情況、事故、特殊事件情況,説明優化城市範圍內的交通流量。
人流量檢測
有Coral賦能的感測器分散式網路,可以説明城市規劃人員瞭解公園,街道,工作場所或零售中心等空間中的人口流動情況。將資料傳輸至更大的模型,來説明城市有效地分配公共共用資源並改善事件回應。
空氣品質監測
Coral採用的本地的AI非常適合解決氣候危機的問題。政府或企業可以使用Coral建立快速有效的解決方案,以識別空氣污染問題並制定預防措施以限制排放。


2、智慧製造
· 快速、低延遲、精准度高
從工業生產線的品質控制到人機交互的安全監控,行業中的Edge AI用例範圍廣泛。這些應用程式需要快速、低延遲的推理,而又不影響準確性。到2021年,將有20%的領先製造商依賴于智慧嵌入式設備。


品質監控
製造中的品質控制可能很複雜,尤其是在需要高精度的地方。一些肉眼很難看到或根本看不到元件缺陷,使得品質檢查的錯誤率非常高。借助Coral電腦視覺檢查系統,在人類視力難以企及的情況下,以高精度檢測生產線故障或產品品質問題。
行業案例:瞭解LG如何使用Coral來完成其生產品質監控

預測性維護
生產線或關鍵機器的故障可能導致生產效率降低、並帶來昂貴的維修成本,甚至導致災難性的生產事故。借助Coral,設備製造商可以結合相關功能來監測和分析機器行為並為即將發生的故障發佈預警資訊。預測性維護可以為生產線系統提供有效的預測資訊,以避免因機器突然故障造成生產損失。
行業案例:瞭解Olea Edge如何説明市政自來水公司預測水錶故障

保障工人安全
很多工地受傷是由於可預防的事故造成的,例如:工人跌倒,看不到重型設備或看不到機械設備。使用支援Coral攝像頭的設備和其他本地感測器,可以達到監測工地作業現場的目的。操作員可以有效地保障機器、車輛在與工人共同協作時的安全性。


3、智慧出行
本地AI不僅可以幫助車輛更安全地駕駛,還可以確保駕駛員的注意力,對車載系統進行無縫控制,並保障車輛引擎中無數零部件的平穩運行。歐盟委員會最近調整了其通用安全法規,強制採用新的安全技術來保護所有新車輛中的乘客,行人和騎自行車的人,其中許多技術將由AI來實現。


駕駛員注意力檢測
注意力不集中是交通事故的主要原因。這可能是由於疲勞,健康問題,酒後駕駛或分心(檢查手機,進餐,與乘客交談)引起的。在大多數情況下,在發生事故之前,會有視覺和聽覺上的跡象表明駕駛員無法安全操作車輛。將Coral設備部署在車輛儀錶板系統中,以説明評估駕駛員和乘客的行為(注視跟蹤,瞳孔散大,言語含糊等)。當檢測出存在駕駛安全隱患,設備可進行即時警告或採取必要的行動。Coral設備還可以增強車輛安全措施,例如安全帶檢測、以及提醒車上尚有留在座椅中的兒童。

預測車輛保養
汽車關鍵部件的故障往往造成巨大的損失,有時甚至危及生命。故障不僅會破壞個人的出行計畫,而且還會給企業帶來沉重的成本影響。基於整個車輛部件的感測器資料,Coral設備可執行基於時間順序的推理,達到即時預測零件故障的目的。此外,結合雲端的環境模型,企業還可以有效優化車輛保養服務。

路況監測
車輛上的感測器和地圖可以幫助駕駛。地圖類的應用程式通常包括有關交通標誌和速度限制的資訊。但此類資訊無法傳遞即時情況,如實時路況中路線或路標的變化。Coral可通過車輛對周圍環境條件和標牌進行即時監控,並對駕駛員發出預警:如注意坑窪或建築區域的其他問題。相關資料也可以發送回伺服器以更新數位地圖,為道路上其他駕駛員提供極大便利。

4、 智慧醫療
Coral的本地AI功能,可以實現更精准的診斷,預防相關疾病,有效幫助患者降低醫療保健成本。邊緣計算設備還可以將醫療保健擴展到醫療基礎服務設施有限的人群。




病患護理
在大型醫院中,被護理患者總是比醫生和護士人數多,使得無法進行1:1監控。啟用Coral機器學習的攝像頭和感測器可以使醫務人員接收提醒資訊,例如患者跌倒,缺乏運動或其他行為。由於Coral提供的是當地語系化的AI,因此所有敏感性資料均存儲在本地設備,在改善護理的同時有效保障患者隱私的安全。

精確診斷
醫學影像產生的圖像比醫生診斷出的圖像多得多。在未來幾年中,圖像分類模型將説明醫生更快速、更準確地診斷所有疾病。Coral的這些機器學習模型結合了檢測人眼無法識別的顏色和圖案的能力,而且模型更加瞭解疾病結果的歷史資訊。它們可以有效幫助醫療專業人士捕捉可能遺漏的、規模明顯的疾病特徵。具有本地AI的Coral設備還可以充當篩檢程式,幫助醫生更深入地研究疾病的關鍵資訊,讓時間得到有效利用。

低成本診斷
全球5億糖尿病患者的都有可能遭受其帶來的併發症-失明。如今,只能由專家進行篩查會導致失明的糖尿病性視網膜病變。Coral可用於構建診斷設備,該設備捕獲患者的眼球圖像,然後在現有的硬體上本地運行推理。這意味著初級醫療診所可以進行這些重要的檢查,使患者可以更輕鬆地進行疾病檢查。

家庭護理
老年護理的一個關鍵服務是確保按時服藥。 通過運行多種AI模型,例如姿勢和凝視檢測-甚至是藥物識別,支援Coral的家用設備不僅可以提醒患者服藥,還可以按照醫生設定的時間表分配規定的劑量,保障服藥的安全。

5、智慧農業
本地AI為農業提供了高性能的離線分析,可以改善土壤品質,植物健康和農作物產量,從而生產更多的食物,減少對環境的影響並實現可持續的耕作方式。
據聯合國糧食及農業組織稱,近三分之一的世界糧食產量是被浪費或耕種損失的,而2018年饑餓人口超過8.2億。為了保證全球人口的食品可持續供應,生產者需要增加產量,同時減少對環境的負面影響,例如土地侵蝕,養分流失和溫室氣體排放。


土壤分析
通過傳統方法分析作物的生長條件需要一個月或更長的時間。這種延遲可能導致作物播種、施肥時間不適當,從而降低作物的產量,甚至造成沒有收成。借助Coral設備,結合針對土壤資料進行訓練的神經網路模型,可以提供近乎即時的土壤狀況分析。這將帶來更及時的耕種措施調整和適時播種。

作物分揀
對於小農戶而言,對農產品精良情況進行分類,可以獲得更高的銷售價格和更快的上市時間。通過傳統手工完成作物分級的過程很慢,而且過多佔用勞動力資源。借助Coral設備,,運行目標檢測模型可以構建成本更低的模組化分揀機。這種模組化的分揀可以幫助農民輕鬆地對其產品進行分類並快速推向市場。

病害檢測
準確診斷植物健康,包括疾病,害蟲和環境資訊,是改善生長條件的第一步。語義分割模型可以説明將樹葉和植物特徵與複雜背景分開。當與分類模型結合並在Coral平臺上運行時,農民可以對田間疾病進行即時診斷。在生長季節和各個領域匯總這些資料可以改進模型,從而提高農作物未來的產量並降低病蟲害風險。

精准農業
為便於在合適的時間進行農作物施肥、澆水、除蟲等干預,精准農業對農作物的栽種位置、生長狀況和生長進度等資訊瞭解程度要求很高。無論是大型農場還是小型農場,跟蹤此資訊都非常困難。借助Coral本地 AI技術構建的作物狀態監測工具,以及結合用於識別和分類的機器學習模型,農民可以找出農作物並評估其生長狀況,從而有針對性地進行干預。比如精確地使用農藥,化肥和除草劑。



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