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海康威视AI Cloud:云边融合的智能视频网应用

发布时间:2019-12-04 15:46:40

日新月异的AI技术,为我们展现了智能视频网的新篇章。

从大数据构成占比看,非结构化数据、半结构化数据和结构化数据三者约为7:2:1。其中,视频的非结构化数据不仅体量大,而且数据形式和处理方式与其他数据也存在很大差异。如何解决这种差异化带来的应用困境?

海康威视认为,云边融合的智能视频网,可以发挥其独有优势。

视频感知不能没有边缘计算

业界和研究机构热衷的边缘计算、智能前置是构建智能视频网的重要组成部分。

通过视频前端的目标分类、属性提取、无损建模,让智能分析更精准、更快捷,现场可获得敏捷响应与智能控制,实现精确感知,且减轻传输和后台的计算压力,例如:智能识别的门禁道闸系统,智能人脸抓拍摄像机等。内置集成智能芯片将有力支持边缘计算的实现,使前端摄像机的存算能力更强、建网结构更简单、性能表现更可靠,并保障原始数据不丢失。另外,边缘计算不受限于机房等条件限制,成本上也大大低于上。

毋庸置疑,要实现全网智能,不能没有边缘计算和智能前置。

视频认知不能只靠“云中心”

视频数据的特殊性,决定了构建智能视频网不能采取所有数据都上“云中心”的方式。大体量、数据复杂多样的视频网络中,如果将所有视频流全部集中汇聚到云中心存储再结构化处理,无论从传输、计算、存储还是应用上看,都不现实、不经济、不科学,极易造成高延时、高负荷、高能耗、低效率的后果。一个弹性而健康的智能视频网,应该是云边融合的“云中心-边缘域-边缘节点”模式,即海康威视AI Cloud 架构(如下图所示)。

边缘节点是智能视频网主要感知层,既是对目标和事件的分类、属性的精准感知和特征提取的起点,也是业务处理敏捷反应的执行点。边缘节点和边缘域组成具有自治并有弹性能力的边缘计算,对已建的非智能的高清摄像机,可就近在边缘域进行智能计算实现智能化。边缘域和云中心协同,实现跨时空的大数据融合关联、逻辑推理、价值挖掘等应用分析。

智能视频网,尤其在平安城市、城市交通管理等涉及大量视频智能应用的领域,应依据业务的复杂程度、响应的时效要求、网络的承载能力等因素,围绕用户自身的治理架构,按“数据按需汇聚,计算分层实施,应用分级响应”思路,合理灵活地进行系统设计。

   

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