AI算力注入邊緣 視頻監控看見新時代

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中國安防展覽網 焦點新聞】在過去幾年里,前端錄影頭采集數據,並將數據傳輸到後端服務器、NVR或者雲端進行存儲以及智能分析,這是安防行業傳統的做法,但隨著視頻數據量迅猛遞增,以及網路傳輸帶寬的壓力和成本問題,安防行業開始尋找新的解決方案,邊緣計算和邊緣存儲的應用由此開始。

AI算力註入邊緣 視頻監控看見新時代

邊緣計算以其安全高效的特點在當下獲得眾多企業和行業關注。不同於依靠多個數據中心的雲計算,邊緣計算是指在數據源處完成的計算,具有低時延、安全、靈活性強的特點。海康威視CEO胡揚忠曾表示:「將AI算力注入邊緣,賦能邊緣智能是大勢所趨。」作為邊緣計算應用典型之一,安防視頻監控領域不容輕視。

相比於傳統視頻監控,邊緣計算+視頻監控,通過對視頻圖像進行預處理,去除圖像冗餘信息,使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處,由此降低對雲中心的計算、存儲和網路帶寬需求,提高設備響應速度,相當於在邊緣直接對視頻圖像進行處理分析。邊緣計算彌補了雲計算響應不及時、功耗高等問題,並滿足了安防行業在實時業務、安全與隱私保護等方面的需要,因此被廣泛應用。如果將雲計算看成視頻監控1.0時代的話,那麼邊緣計算則是2.0時代。

根據CB Insights的市場規模量化工具,到2022年,全球邊緣計算市場規模預計將達到67.2億美元。而根據Research and Markets發布的報告,邊緣計算的市場規模復合年均增長率高達35.2%。當然,安防也不例外,目前來看,邊緣計算正在監控領域孕育著巨大的市場。

安防業龍頭海康和大華均相繼發布邊緣計算產品與解決方案,例如海康「明眸」系列產品、大華邊緣計算節點聯網方案等。此外,除了海康和大華,華為、宇視科技等領軍企業也有跟進部署邊緣計算技術。部分監控廠商、VC創業公司也已將深度學習技術應用於終端錄影機中,車牌識別與人臉識別等功能都已做到在前端進行。那麼,2019年安防企業還會將邊緣計算拓展到哪些應用領域?值得期待!

結語:從上文來看,邊緣計算確實有效彌補了雲存儲的不足,但需要注意的是,純邊緣存儲也有其缺陷,例如發生本地災難時容易丟失數據、難以在站點之間進行邊緣存儲協作、數據被盜風險較大且無法搜尋,並且由於缺乏本地IT而極難進行大規模管理等。

如是觀之,在安防大數據時代,邊緣計算與雲計算技術還是需要互相補充,雲計算提供強大的全局結構化數據推理分析和資源管控力,邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準的實時響應。兩者共同推動安防行業邁入全新層次。

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