LeonardoIoT:工业物联网的落地支撑

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"01-10 苟乔欣-LeonardoIoT 支撑工业物联网落地.pdf" 本文主要探讨了工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)如何通过Leonardo IoT平台支持企业的数字化转型,特别是在工业领域的落地应用。Leonardo IoT是SAP公司推出的一个集成式解决方案,旨在帮助企业在物联网、大数据、人工智能等领域实现业务创新。 首先,SAP在全球范围内拥有广泛的影响,服务于25个行业的35.5万多客户,覆盖180个国家和地区。其强大的生态系统包括16,300家合作伙伴企业,积累了丰富的行业经验和流程专业知识,这为推动工业物联网的发展提供了坚实的基础。 针对工业物联网的重要性,文中引用数据显示,92%的企业需要调整其业务模式以适应数字化时代。特别是能源企业,它们正在经历从单纯的能源供应向提供综合能源服务的转变。通过数字化技术,如大数据分析和智能电表,能源企业可以实现供应链协同,优化产品和服务,预测电网负荷,以及响应市场需求。 此外,文章强调了企业战略转型的关键性,尤其是在21世纪,由于最佳业务实践不断演变,企业需要构建更多的SaaS软件来保持灵活性和竞争力。然而,传统的应用架构往往限制了创新的速度和效率,因为它们通常具有较长的发布周期、缓慢的响应速度、低下的执行力以及低集成度。 Leonardo IoT平台则致力于解决这一问题,它提供了一个灵活、敏捷的开发环境,以加速创新过程,打破复杂开发架构造成的僵局。通过这一平台,企业能够更快地响应市场变化,实现更高效、更集成的解决方案开发,促进工业物联网在实际业务中的应用和价值创造。 总结来说,苟乔欣的演讲突出了Leonardo IoT在支撑工业物联网落地中的核心作用,以及SAP作为全球领先的技术提供商在帮助企业进行数字化转型方面的强大能力。无论是能源行业的深度变革,还是整个企业界的业务模式创新,都离不开物联网技术和智能解决方案的推动。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行