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(gòu),所謂的云端邊融合即是通過邊緣計(jì)算將人臉識(shí)別、物體識(shí)別等視頻結(jié)構(gòu)化、智能化應(yīng)用的算力分?jǐn)傊燎岸耍瑥亩鉀Q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(jì)算其實(shí)是實(shí)現(xiàn)嵌入式人工智能的關(guān)鍵,其實(shí)時(shí)性比云端更強(qiáng),像EasyDSS互聯(lián)網(wǎng)視頻云服務(wù)、EasyGBS國標(biāo)視頻云服務(wù)、EasyCVR安防視頻云服務(wù)和EasyRTC視頻會(huì)議云服務(wù),更能滿足用戶更快的業(yè)務(wù)響應(yīng)需求,云端承載的是第三方提供的專業(yè)性服務(wù),以及更加復(fù)雜的運(yùn)算,比如對(duì)模型的優(yōu)化、算法迭代等相對(duì)靈活的部署方式。
實(shí)際上,云邊融合也是智能計(jì)算前移的過程,這必須對(duì)前端設(shè)備的算力提出更高的要求,而隨著AI芯片算力的日益增強(qiáng),邊緣計(jì)算能力將得到重大突破。目前TSINGSEE青犀視頻研發(fā)的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)分別為EasyNVR視頻邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)和EasyNTS上云網(wǎng)關(guān)。不過,由于前端攝像機(jī)的本身空間狹小,一般來講,較大及復(fù)雜的數(shù)據(jù)量的邊緣計(jì)算及存儲(chǔ)則放至邊域處理。
相對(duì)來講,云端的算力強(qiáng),前端的算力弱,而安防領(lǐng)域大部分業(yè)務(wù)應(yīng)用場景對(duì)端側(cè)的響應(yīng)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(shí)延性,因此,安防企業(yè)在設(shè)計(jì)AI產(chǎn)品架構(gòu)系統(tǒng)方案時(shí),一般都會(huì)采用集中的前端部署邊緣計(jì)算,但純粹的前端無法完全解決數(shù)據(jù)計(jì)算問題,而此時(shí),需要借助邊域的算力共同承擔(dān)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(jì)算,然后再和云端計(jì)算相結(jié)合,構(gòu)建一體化的云邊端架構(gòu)。
當(dāng)前來看,TSINGSEE青犀視頻AI安防系統(tǒng)架構(gòu)是前端為普通人臉攝像機(jī)-碼流傳輸和錄像存儲(chǔ)-NVR,采用前流后比對(duì)的原理,人臉檢測、人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、場景識(shí)別等。目前EasyCVR安防視頻云服務(wù)的邊緣AI已經(jīng)在研發(fā)當(dāng)中,相信很快就會(huì)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(gòu),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。