Tata Elxsi 用 AWS 打造 IRIS：边缘过滤削减 70-80% 上云帧量
AWS ML Blog · rss · 2026-09-22
AWS ML Blog 详解 Tata Elxsi 工业实时安全平台 IRIS 的架构，把工厂摄像头从被动录像变为实时风险检测。
- 痛点：人工监控检测不安全状态需 15–45 分钟，审计覆盖差，加摄像头成本线性上涨。
- 边缘层：现场用 AWS IoT Greengrass + GPU 服务器（如 Jetson AGX Orin），以 2–5 帧每秒抽帧并做运动过滤与轻量首筛（人/车/设备），边缘过滤减少 70–80% 上云帧量。
- 流式骨干：事件只带 S3 对象键和上下文（单条 <1KB），Kinesis Data Streams 按需模式承载 2000–5000 事件/秒，突发约 15000，p95 摄入延迟 <200ms。
- 推理层：SageMaker 上按模型族独立部署端点（PPE 合规 YOLOv8、区域入侵多边形地理围栏、SlowFast 动作识别、单目深度测距的车辆接近检测），ml.g5.xlarge 端点每台 40–60 RPS，单帧 p95 <300ms，GPU 70%/30% 目标跟踪扩缩，SQS 按队列深度补扩容，4–8 帧微批处理。
- 设计要点：图像路径与元数据路径解耦、全流程 serverless 事件驱动，可随摄像头数量横向扩展。
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