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云邊融合大行其道 賦能AI視頻監(jiān)控

2019-01-25 14:14 中國安防展覽網(wǎng)

導(dǎo)讀:日新月異的AI技術(shù)揭開了智能視頻網(wǎng)的新篇章。在海量視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中,非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化占據(jù)了九成,其數(shù)據(jù)形式以及處理方式與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也存在較大差異,給智能視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用帶來了應(yīng)用困境,那么,這個困境該如何解決?

日新月異的AI技術(shù)揭開了智能視頻網(wǎng)的新篇章。在海量視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中,非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化占據(jù)了九成,其數(shù)據(jù)形式以及處理方式與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也存在較大差異,給智能視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用帶來了應(yīng)用困境,那么,這個困境該如何解決?

云邊融合大行其道

數(shù)字化背后的基礎(chǔ)技術(shù)是云計算,隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和智慧城市的發(fā)展,幾乎所有數(shù)據(jù)都需要連接到云,安防視頻監(jiān)控圖像即使被壓縮后也包含巨大的數(shù)據(jù)量,但如何傳輸和處理這些數(shù)據(jù),已成為當(dāng)前云計算技術(shù)架構(gòu)的挑戰(zhàn)。 而人臉、車牌識別這一類較復(fù)雜的視頻分析技術(shù)要求前段設(shè)備具有很高的計算能力,因此云端大數(shù)據(jù)計算全局性的優(yōu)勢還要配合邊緣計算的敏捷性,云邊融合大行其道。

提到云邊融合,就不得不提??低暋:?涤?017年下半年發(fā)布AICloud框架,AICloud由云中心、邊緣域、邊緣節(jié)點三部分構(gòu)成,通過對云端和邊緣資源進行統(tǒng)一配置、管理、調(diào)度,實現(xiàn)從端到中心的邊緣計算+云計算的結(jié)合,使系統(tǒng)的功能更為強大。

胡揚忠認為:”只談云計算不全面,只談邊緣計算也不全面,最后還是要云邊融合,云邊融合才能更好地解決問題?!?/p>

云端+邊緣=云邊融合?

云邊融合不是云端與邊緣簡單相加,也不是將“大云”分解成一個個“小云”。具體來說,邊緣側(cè)重點存儲以及處理終端設(shè)備所提供的多維感知數(shù)據(jù),并將處理后的結(jié)果上傳至云,云端中心側(cè)重數(shù)據(jù)融合以及大數(shù)據(jù)多維分析應(yīng)用。其中,邊緣側(cè)負責(zé)決定在什么時候、將什么類型、處理到什么程度的數(shù)據(jù)發(fā)送到云中心,實現(xiàn)“按需匯聚”,解決從邊到云所帶來的應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理、管理等一系列問題。

安防行業(yè)的多個領(lǐng)域都有此類需求。以智能交通為例,無論何種場景,安全都是最為重要的因素。如同人類對于危險的“下意識”反應(yīng)一樣,當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)災(zāi)害、信號干擾或技術(shù)故障等事故時,云端處理顯然不能滿足及時響應(yīng)的需求,智能依靠邊緣端進行“下意識”反應(yīng),將危險降低到最小程度。云中心雖不必進行實時處理,但需要對各種事件進行收集、分析、預(yù)測,以提供優(yōu)化解決方案,乃至為管理者提供決策參考。這其中“云計算”就相當(dāng)于智能設(shè)備的大腦,處理相對復(fù)雜的進程;而“邊緣計算”就相當(dāng)于智能設(shè)備的神經(jīng)末梢,進行一些“下意識”的反應(yīng)。

結(jié)語:由此可見,云邊融合不僅是對算法結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,還可以從本質(zhì)上改善現(xiàn)實困境。值得一提的是,在落地方面,無論是BAT,還是??荡笕A和華為,面臨的最大問題不在于技術(shù),而在于如何不斷協(xié)調(diào)不同部門的不同利益和需求。