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“云边端”+AI智能安防融合成市场主流发展趋势

 云边端集成是AI安防产品发展的必然趋势,而后端云化以及与端边融合的一体化系统架构,则无疑是未来AI安防市场发展的必然走向,也将是AI安防工程化的主旋律。
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  流媒体行业皆知,云端边融合是AI安防市场发展的主流方向。TSINGSEE青犀视频也提出了“云边端”融合AI智能分析的安防视频架构,所谓的云端边融合即是通过边缘计算将人脸识别、物体识别等视频结构化、智能化应用的算力分摊至前端,从而解决由于数据量暴涨给传输和云端处理带来的压力。

  边缘计算其实是实现嵌入式人工智能的关键,其实时性比云端更强,像EasyDSS互联网视频云服务、EasyGBS国标视频云服务、EasyCVR安防视频云服务和EasyRTC视频会议云服务,更能满足用户更快的业务响应需求,云端承载的是第三方提供的专业性服务,以及更加复杂的运算,比如对模型的优化、算法迭代等相对灵活的部署方式。

  实际上,云边融合也是智能计算前移的过程,这必须对前端设备的算力提出更高的要求,而随着AI芯片算力的日益增强,边缘计算能力将得到重大突破。目前TSINGSEE青犀视频研发的边缘计算网关分别为EasyNVR视频边缘计算网关和EasyNTS上云网关。不过,由于前端摄像机的本身空间狭小,一般来讲,较大及复杂的数据量的边缘计算及存储则放至边域处理。

  相对来讲,云端的算力强,前端的算力弱,而安防领域大部分业务应用场景对端侧的响应速度都有很高要求,显然全部数据传输至云端处理,将造成较长的时延性,因此,安防企业在设计AI产品架构系统方案时,一般都会采用集中的前端部署边缘计算,但纯粹的前端无法完全解决数据计算问题,而此时,需要借助边域的算力共同承担云端算力,这意味着,端和边必须先集成,形成整体的边缘智能计算,然后再和云端计算相结合,构建一体化的云边端架构。

  当前来看,TSINGSEE青犀视频AI安防系统架构是前端为普通人脸摄像机-码流传输和录像存储-NVR,采用前流后比对的原理,人脸检测、人脸识别、车牌识别、场景识别等。目前EasyCVR安防视频云服务的边缘AI已经在研发当中,相信很快就会与大家见面了。

  云边端集成是AI安防产品发展的必然趋势,而后端云化以及与端边融合的一体化系统架构,则无疑是未来AI安防市场发展的必然走向,也将是AI安防工程化的主旋律。

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