Граничные ИИ-компьютеры TouchVision выполняют видеоаналитику на основе глубокого обучения рядом с камерами, позволяя в реальном времени обнаруживать огонь, дым, вторжение, отсутствие СИЗ и опасное поведение без передачи видео в облако. Блоки используют существующие IP-камеры и NVR и отправляют в вашу систему только события и тревоги.
Платформа
Все текущие модели построены на ИИ-процессорах SOPHGO:
- BM1684: 8× Cortex-A53 2.3 GHz, 17.6 TOPS INT8, декодирование до 32 каналов 1080p и 16 потоков параллельной аналитики.
- BM1684X: 32 TOPS INT8 со смешанной точностью FP32/FP16/BF16/INT8; используется в YZ-B033 как для видео-ИИ, так и для LLM.
- Энергоэффективность: менее 1 W на TOPS, варианты с пассивным охлаждением для отдельных моделей.
- Фреймворки: TensorFlow, PyTorch, ONNX, Caffe, MXNet и PaddlePaddle; Docker, Python, OpenCV и аппаратное ускорение FFmpeg.
Выбор модели
| Модель | Ключевое отличие |
|---|---|
| YZ-B011 | 3× GbE, изолированный CAN, RS-485, DIO, широкий диапазон питания DC 12–36V |
| YZ-B012 | Декодирование 32 каналов для объектов с большим числом камер |
| YZ-B013 | Компактный, ≤20 W, модульные опции SATA/LTE/Wi-Fi/HDMI |
| YZ-B015 | M.2 NVMe и опциональный накопитель 2 TB |
| YZ-B016 | Прямое питание 220V AC, тревожные входы |
Готовые алгоритмы
Доступно более 50 алгоритмов, в том числе: огонь и дым, вторжение и пересечение линии, скопление людей, каски и спецодежда, использование телефона и курение, неправильная парковка, заблокированные пожарные проезды, электровелосипеды в лифтах, переполненные мусорные баки, спящая или отсутствующая охрана, падения людей и предметы, выброшенные с высоты. Сценарные пакеты охватывают АЗС, профессиональные кухни, жилые комплексы, помещения для зарядки аккумуляторов, стройплощадки, заводы, склады, порты и шахты. По запросу возможно обучение и развёртывание собственных моделей.
Интеграция
Промышленный ввод-вывод (RS-485, изолированный CAN, оптоизолированные DI/DO) позволяет блоку напрямую управлять сиренами, шлагбаумами или ПЛК. Результаты можно выводить на терминал охраны и пожарной безопасности TouchVision или передавать по сети в вашу VMS. Подробнее — в разделе решения ИИ-видеоаналитики.
Продукция в этой категории
- YZ-B011 — 16-канальный блок ИИ-видеоаналитики (BM1684, 17.6 TOPS): промышленный граничный ИИ-блок на BM1684 (17.6 TOPS INT8), одновременно анализирующий 16 HD-потоков с камер, с 3× GbE, изолированным CAN, RS-485, DIO и питанием 12–36V DC.
- YZ-B012 — 32-канальный граничный ИИ-сервер (BM1684): граничный ИИ-сервер на BM1684 (17.6 TOPS INT8) для объектов с большим числом камер: декодирует 32 канала 1080p и выполняет аналитику в реальном времени, промышленный ввод-вывод с широким диапазоном питания.
- YZ-B013 — компактный блок граничных ИИ-вычислений (BM1684): компактный граничный ИИ-блок мощностью ≤20 W (BM1684, 17.6 TOPS), анализирующий 16 потоков и декодирующий 32× 1080p, с модульными опциями SATA, LTE, Wi-Fi и HDMI.
- YZ-B015 — граничный ИИ-сервер с NVMe-накопителем (BM1684): компактный граничный ИИ-сервер на BM1684 с M.2 NVMe и опциональным накопителем до 2 TB для хранения видеодоказательств наряду с аналитикой в реальном времени.
- YZ-B016 — блок ИИ-видеоаналитики с питанием от сети 220V (BM1684): блок ИИ-видеоаналитики на BM1684 с питанием непосредственно от сети 220V AC, тревожными входами, двумя RS-485 и HDMI для установки в диспетчерских.
Запросите коммерческое предложение на стандартные или кастомизированные версии.
Часто задаваемые вопросы
Что такое граничный ИИ-компьютер?
Граничный ИИ-компьютер — компактный промышленный компьютер со специализированным ИИ-ускорителем, который выполняет инференс нейросетей на объекте, рядом с камерами или датчиками, вместо отправки данных на облачный сервер.
Сколько камер может обрабатывать один ИИ-блок TouchVision?
Модели на BM1684 одновременно анализируют до 16 HD-потоков и декодируют до 32 каналов видео 1080p. Фактическая производительность зависит от набора алгоритмов.
Можно ли использовать существующие камеры?
Да. Блоки принимают стандартные RTSP-потоки от существующих IP-камер и NVR, поэтому замена камер не требуется.
Можно ли запустить собственную ИИ-модель?
Да. Модели TensorFlow, PyTorch, ONNX, Caffe, MXNet и PaddlePaddle можно сконвертировать с помощью инструментария SOPHGO и развернуть; поддерживаются Docker и Python.