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    邊緣計算在智慧安防的優勢

    來源:騰訊網 作者: 更新時間:2021/8/11 9:04:23

    摘要:目前產品落地主要體現在視頻結構化(視頻數據的識別和提取)、生物識別(指紋識別、人臉識別等)、物體特征識別(車牌識別系統)等應用。安防系統每天產生的海量圖像和視頻信息導致信息冗余嚴重,識別精度和效率不足,適用領域有限。

      1.應用存在的局限性

      目前產品落地主要體現在視頻結構化(視頻數據的識別和提取)、生物識別(指紋識別、人臉識別等)、物體特征識別(車牌識別系統)等應用。安防系統每天產生的海量圖像和視頻信息導致信息冗余嚴重,識別精度和效率不足,適用領域有限。

      視頻監控系統作為一個前端和后端都很明顯的物聯網系統,在邊緣計算的應用方面有著巨大的潛力。作為前端采集設備,攝像頭不僅大幅提升了清晰度,對智能化的需求也更強。因此,業界正在努力推動實現視頻圖像內容的實時處理,這不僅可以大大減輕信息傳輸系統和后端設備的負擔,還可以提高整個安防系統的響應速度,為安防領域一直倡導的“事前預警、,事后制止、”的理念提供了最有利的技術支撐。

      比如在人臉識別的應用中,通過前端抓拍中心分析的前端和后端智能相結合的方式,對人臉識別的智能算法進行預定位,并在前端攝像頭內置高性能智能芯片。人臉識別抓取的壓力通過邊緣計算分配到前端,從而釋放中心的計算資源,集中優勢計算資源進行更高效的分析。

      2.技術層面

      目前,人工智能通常是指通過有監督或無監督的訓練獲得的智能,它依賴于海量數據和深度學習。代價是巨大的計算和存儲復雜性。隨著算法多樣性和復雜性的進一步提高,運算和存儲成本將大大增加。傳統的解決方案是在云端的數據中心對大量數據進行分析和決策,然后將結果發回終端,在云端負責人工智能的部分,就是終端(即邊緣端)負責數據采集和執行。

      3.云端存在的難題

      (1)數據傳輸成本高。隨著數據量的快速增加,傳輸帶寬的壓力越來越大,邊緣端的無線傳輸模塊必須支持高速無線傳輸,這就需要更多的功耗,這與邊緣的低功耗需求相沖突。

      (2)很多終端應用場景對延遲非常敏感。比如智慧城市中的異常行為檢查、人流量檢測需要實時預警,長時間延遲是無法接受的。

      (3)智能家居等場景對安全和隱私的需求也限制了云計算的發展。在數據傳輸到數據中心之前,通過網絡邊緣設備對數據進行分析處理、匿名和加密處理,使得所有終端數據都可以傳輸到云端,無需傳輸,有效解決了這些問題。

      邊緣計算可以很好地解決這些問題。根據實際應用需求,邊緣可以獨立作為智能處理模塊,也可以與云協同工作(邊緣可以做一些分析、處理和過濾,然后交給云)。這種解決方案在延遲、帶寬和功耗方面具有明顯優勢。

      責任編輯:張華

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