边缘AI哪些项目比较实用？
我感觉就异常检测比较实用，其他的边缘AI还不如写算法来的管用。目前好像就是用于异常检测，得分场景 还没做过ai的应用 目前案例看起来都是异常检测 通过边缘AI实现本地语音识别，减少云端延迟。
通过传感器和边缘AI进行环境参数的实时监测和控制
生产线监控、设备预测性维护、质量检测等
通过边缘AI对生产线进行实时监控，及时发现异常
利用传感器数据和边缘AI进行设备状态预测，提前进行维护
在生产线上进行实时质量检测，减少次品率
交通信号控制、自动驾驶、智能停车等
通过边缘AI实时分析交通流量，优化信号控制
通过实时监测工业设备和系统的健康状况和性能，主动且精确地识别潜在的故障，从而将供电中断的影响降至最低。 智能插座、灯光控制、环境监测系统（如温湿度、空气质量监测）等，可以根据用户行为和环境数据自动调整。 通过STM32控制家居设备，如灯光、温度和安全系统，提供自动化和远程控制功能。 通过图像识别技术，智能门锁可以识别主人的面部特征，实现无钥匙进入；智能照明系统可以根据室内光线和人员活动情况自动调节亮度和色温。 通过连接生理信号传感器（如心率带、血氧仪等），STM32可以实现个人健康数据的实时监测和分析。 使用心率传感器、血压传感器、血氧传感器等采集人体的生理参数，STM32 对这些数据进行实时处理和分析。利用 AI 算法对生理参数进行监测和评估，当参数超出正常范围时及时发出预警，提醒用户关注自己的健康状况。例如，对于患有心血管疾病的用户，可以实时监测心率和血压变化，为医生提供诊断依据。 在道路关键位置安装摄像头或传感器，STM32 采集图像或数据后，利用 AI 算法实时分析车流量、车速等信息。根据历史数据和实时监测，预测未来一段时间内的交通流量变化，为交通管理部门提供决策支持，以便提前进行交通疏导、信号灯配时优化等操作。例如，在早晚高峰时段，根据预测增加特定路口的绿灯时间，提高道路通行效率。 在工业设备中嵌入STM32和异常检测AI算法，及时发现并处理异常情况，保障生产安全和效率。