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AI算力注入边缘 视频监控看见新时代

发布日期:2020-12-12 13:29浏览次数:
在过去几年里,前端摄像头收集数据,并将数据传输到后端服务器、NVR或者云端展开存储以及智能分析,这是安防行业传统的作法,但随着视频数据量快速增长递减,以及网络传输比特率的压力和成本问题,安防行业开始找寻新的解决方案,边缘计算出来和边缘存储的应用于由此开始。  边缘计算出来以其安全性高效的特点在当下取得众多企业和行业注目。不同于依赖多个数据中心的云计算,边缘计算出来是所指在数据源处已完成的计算出来,具备较低时延、安全性、灵活性强劲的特点。海康威视CEO胡扬忠曾回应:将AI算力流经边缘,赋能边缘智能是大势所趋。作为边缘计算出来应用于典型之一,安防视频监控领域不容轻视。  比起于传统视频监控,边缘计算出来+视频监控,通过对视频图像展开预处理,除去图像校验信息,使得部分或全部视频分析迁入到边缘处,由此减少对云中心的计算出来、存储和网络带宽市场需求,提升设备响应速度,相等于在边缘必要对视频图像展开处置分析。边缘计算出来填补了云计算号召不及时、功耗高等问题,并符合了安防行业在动态业务、安全性与隐私维护等方面的必须,因此被广泛应用。

AI算力注入边缘 视频监控看见新时代

如果将云计算看作视频监控1.0时代的话,那么边缘计算出来则是2.0时代。  根据CBInsights的市场规模分析工具,到2022年,全球边缘计算出来市场规模预计将超过67.2亿美元。而根据ResearchandMarkets公布的报告,边缘计算出来的市场规模填充年均增长率高达35.2%。当然,安防也不值得注意,目前来看,边缘计算出来正在监控领域孕育出着极大的市场。  安防业龙头海康和大华皆陆续公布边缘计算出来产品与解决方案,例如海康明眸系列产品、大华边缘计算出来节点联网方案等。此外,除了海康和大华,华为、宇视科技等领军企业也有第一时间部署边缘计算技术。部分监控厂商、VC创业公司也已将深度自学技术应用于终端摄像机中,车牌辨识与人脸识别等功能都已构建在前端展开。那么,2019年安防企业还不会将边缘计算出来扩展到哪些应用领域?有一点期望!  从上文来看,边缘计算出来显然有效地填补了云存储的严重不足,但必须留意的是,显边缘存储也有其缺失,例如再次发生本地灾难时更容易遗失数据、无法在站点之间展开边缘存储协作、数据被盗风险较小且无法搜寻,并且由于缺少本地IT而较难展开大规模管理等。  如是观之,在安防大数据时代,边缘计算出来与云计算技术还是必须相互补足,云计算获取强劲的全局结构化数据推理小说分析和资源管控力,边缘计算出来则获取较慢、灵活、高效、精准的动态号召。两者联合推展安防行业踏入全新层次。

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