极速11选5官网:AI算力注入边缘 视频监控看见新时代

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过去几年,前端摄像头收集数据,将数据传输到后端服务器、NVR或云,以开展智能分析。 这是安全行业的传统做法,但随着视频数据量的迅速增加和网络传输比特率的压力和成本问题,安全行业开始寻找新的解决方案。 边缘计算以其安全性高效的特点现在很多企业和业界都很关注。 与依赖多个数据中心的云计算不同,边缘计算是在数据源中完成的计算,具有低延迟、安全性和灵活性。

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海康威视CEO胡扬忠回答说,将AI计算能力流向边缘,赋予边缘智能正在蓬勃发展。 作为边缘计算应用的典型之一,安全视频监视领域不容忽视。 与以往的影像监视相比,边缘计算影像监视通过对影像进行预处理、去除影像验证信息,将影像分析的一部分或全部转移到边缘,从而减少云中心的计算、蓄积和网络带宽市场的需求,满足设备的响应边缘计算弥补了云计算号召的延迟、功耗等问题,满足了安全行业动态业务、安全、隐私维护等方面的必要条件,因此得到了广泛应用。

考虑到云计算是视频监视1.0时代,边缘计算是2.0时代。 根据CBInsights的市场规模分析工具,到2022年全球边缘计算的市场规模预计将超过67.2亿美元。

根据ResearchandMarkets发表的报告,按边缘计算的市场规模填充年平均增长率达到了35.2%。 当然,安全也不值得注意。 现在边缘计算在监视领域产生了很大的市场。

安防业领袖海康和大华纷纷推出边缘计算产品和解决办法。 比如海康明眸系列产品,大华边缘计算节点网络方案等。 另外,除了海康和大华,华为、宇视科学技术等领先企业也在第一时间引进了边缘计算技术。 一些监视制造商、VC创业公司也将深度自学技术应用于终端照相机,车牌识别和面部识别等功能已经建立在前端。

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那么,2019年的安全企业还没有把边缘计算扩展到什么样的应用领域呢? 我有点期待! 综上所述,边缘计算明显有效地弥补了云存储的严重不足,但在本地灾害再次发生的情况下,数据容易丢失,无法在站点间进行边缘存储协作,数据被盗的风险小,无法检索,本地IT不足。 如果是这样,在安防大数据时代,边缘计算和云计算技术还是要相辅相成的,云计算获得了强大的全球结构化数据推理小说分析和资源管理能力,边缘计算缓慢、灵活、高效两者共同推进安防行业进入了新水平。

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