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当前位置Q?/SPAN>主页 > 技防分公司 > 行业动?/a> >
看云边端在安防的落地生根

?/span>CPS中安|?cps.com.cn?从探路智能v始,云边端就开始在安防萌芽q深耕,渐渐蔚然成荫Q成为智能安防时代显著的架构W号?/span>

一、开始流行的云边?/span>

云边端在安防出现Q就是时代物,带有明显安防属性?/span>

在前端设备智能化的同Ӟ安防发展q程呈云边结合势态,pȝ逐渐形成云边端三U结构?/span>

在端边层U,得益于边~?/span>AI芯片与模l的能力提升Q越来越多的摄像机、DVR、NVR获得?jin)一定程度的化,可以Ҏ(gu)据进行包括h脸识别、视频结构化、图谱分析等处理?/span>

同时Q前端采集和预处理的数据汇聚融合C间层Q即形成?jin)数据中台?/span>

数据中台起到聚合兌数据以及(qing)跨领域治理的作用Q可以有效打破安防系l烟囱林立而子pȝ之间无法有效协同Q而Ş成数据孤岛的局面,因此得到?jin)众多安防厂商的x(chng)?/span>

可以看出Q智能安防技术的不断发展Q视频图像可以承载越来越多的信息Q但仍需要更多的与前端多l感知设备之间进行数据的交互Q提升决{准率Qƈ量在前端决{,减少后端处理压力Q多l感知数据的端云协同和对数据的实时交互对于网l的时g、带宽要求越来越高;同时防控走向深水区,对于防控的立体化、系l化、机动化要求不断提升?/span>

最后需要提?qing)的是,传统安防行业Q简单来说就是视频监控,以摄像机作ؓ(f)前端感知讑֤Q负责数据的采集Q服务器作ؓ(f)后端讑֤Q负责数据的处理?qing)分析?/span>

边缘计算的出现则安防的化带向了(jin)前端。传l方式下Q可能需要堆叠大量的GPU服务器来实现q些化的服务Q而现在,可以逐步的将例如的检、抓拍、识别,视频的结构化、R辆的(g)与识别攑ֈ前端摄像头去实现Q这L(fng)变化带来的媄(jing)响巨大?/span>

二、落地生根于安防Q云边端的难?/span>

管云计早?/span>2005q就已提出,且具有强大的q算能力以及(qing)量数据挖掘?sh)分析能力。但随着安防时代的到来,日常生活中生的大量数据需要更快速的响应?qing)处理,q些都是云计不能解决的问题?/span>

在网l带宽有限、网l拥c(din)响应g时一pd技术的要求下,边缘计算开始成云计算的最佳用方法?/span>

但,云边端架构下Q只求边~计也?x)顾此失役{边~计虽然有其明昄优势Q但是用边缘计算来替代云计算也是不可行的?/span>

例如量数据的挖掘、关联分析,关键数据的存储,多边~节点的联动都需要依赖云端来完成Q云计算厂家布局边缘计算Q是对自w能力的一个补充,从而可以提供更好更完整的解x(chng)案,也是应云边端架构的技术发展需要。这两者如果相辅相成,那如双剑合璧Q威力更大?/span>

此外Q边~计存在节省带宽成本、节U服务器成本、存储成本、降低响应时间等优势Q但其在落地应用q程中仍然存在应用层面、技术层面的问题?/span>

比如Q场景适应性、改造成本、技术实力与实战标准的区别。以识别ZQh脸识别的技术是很成熟的Q但是到?jin)实际的场景中,仍然存在识别不准、识别不出来、识别效果不好等Q例如h是开口找、低着头的、光照会(x)发生变化、摄像头拍摄角度问题q些不可控因素都?x)导致识别结果不好?/span>

识别q项很成熟的技术尚且如此,那么C(jin)其他应用场景Q例如要做安全帽的识别、做车辆乱停的识别、做水尺的识别、集装箱识别Q这些理ZQ只要数据量_充分都可以发掘,但是辑ֈ真正解决客户问题q样的标准,目前q有很多工作有待解决Q也是_(d)识别仅仅只是开始,识别后的分析与决{,q需增强?/span>

安防Q时代向往。经得v风吹雨打Q才可成参天大树(wi)Qƈ扎根于智慧安防这块沃土之中。^C化不仅可以优化业务部|的效率和成本,q可以丰富生态,实现安防业务功能与不同业务场景的快速适配和应用?/span>

业务q_开放、云化还催生算法市(jng)场、应用市(jng)场等新的商业形态,使视频业务应用更q泛、更z跃Q而边~计这几年风口之时Q炙手可热,成行业头部企业热衷之事;在端侧,?/span>AIOT的物与物互联开始,已l在泛感知与全覆盖的q程中完成布局?/span>

MQ云边端架构下的安防Q无所不联、无处不在,或许在未来也无所不能?/span>


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