流媒體行業(yè)皆知，云端邊融合是AI安防市場發(fā)展的主流方向。TSINGSEE青犀視頻也提出了“云邊端”融合AI智能分析的安防視頻架構，所謂的云端邊融合即是通過邊緣計算將人臉識別、物體識別等視頻結構化、智能化應用的算力分攤至前端，從而解決由于數(shù)據(jù)量暴漲給傳輸和云端處理帶來的壓力。
邊緣計算其實是實現(xiàn)嵌入式人工智能的關鍵，其實時性比云端更強，像EasyDSS互聯(lián)網(wǎng)視頻云服務、EasyGBS國標視頻云服務、EasyCVR安防視頻云服務和EasyRTC視頻會議云服務，更能滿足用戶更快的業(yè)務響應需求，云端承載的是第三方提供的專業(yè)性服務，以及更加復雜的運算，比如對模型的優(yōu)化、算法迭代等相對靈活的部署方式。
實際上，云邊融合也是智能計算前移的過程，這必須對前端設備的算力提出更高的要求，而隨著AI芯片算力的日益增強，邊緣計算能力將得到重大突破。目前TSINGSEE青犀視頻研發(fā)的邊緣計算網(wǎng)關分別為EasyNVR視頻邊緣計算網(wǎng)關和EasyNTS上云網(wǎng)關。不過，由于前端攝像機的本身空間狹小，一般來講，較大及復雜的數(shù)據(jù)量的邊緣計算及存儲則放至邊域處理。
相對來講，云端的算力強，前端的算力弱，而安防領域大部分業(yè)務應用場景對端側的響應速度都有很高要求，顯然全部數(shù)據(jù)傳輸至云端處理，將造成較長的時延性，因此，安防企業(yè)在設計AI產(chǎn)品架構系統(tǒng)方案時，一般都會采用集中的前端部署邊緣計算，但純粹的前端無法完全解決數(shù)據(jù)計算問題，而此時，需要借助邊域的算力共同承擔云端算力，這意味著，端和邊必須先集成，形成整體的邊緣智能計算，然后再和云端計算相結合，構建一體化的云邊端架構。
當前來看，TSINGSEE青犀視頻AI安防系統(tǒng)架構是前端為普通人臉攝像機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR，采用前流后比對的原理，人臉檢測、人臉識別、車牌識別、場景識別等。目前EasyCVR安防視頻云服務的邊緣AI已經(jīng)在研發(fā)當中，相信很快就會與大家見面了。
云邊端集成是AI安防產(chǎn)品發(fā)展的必然趨勢，而后端云化以及與端邊融合的一體化系統(tǒng)架構，則無疑是未來AI安防市場發(fā)展的必然走向，也將是AI安防工程化的主旋律。
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