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看云邊端在安防的落地生根
2023年03月23日 10:55:14來(lái)源：CPS中安網(wǎng)點(diǎn)擊量：37599
導(dǎo)讀從探路智能起始，云邊端就開(kāi)始在安防萌芽并深耕，漸漸蔚然成蔭，成為智能安防時(shí)代顯著的架構(gòu)符號(hào)。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】從探路智能起始，云邊端就開(kāi)始在安防萌芽并深耕，漸漸蔚然成蔭，成為智能安防時(shí)代顯著的架構(gòu)符號(hào)。
 
　　一、開(kāi)始流行的云邊端
 
　　云邊端在安防出現(xiàn)，就是時(shí)代產(chǎn)物，帶有明顯智能安防屬性。
 
　　在前端設(shè)備智能化的同時(shí)，智能安防發(fā)展進(jìn)程呈云邊結(jié)合勢(shì)態(tài)，系統(tǒng)逐漸形成云邊端三級(jí)結(jié)構(gòu)。
 
　　在端邊層級(jí)，得益于邊緣AI芯片與模組的能力提升，越來(lái)越多的攝像機(jī)、DVR、NVR獲得了一定程度的智能化，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行包括人臉識(shí)別、視頻結(jié)構(gòu)化、圖譜分析等處理。
 
　　同時(shí)，前端采集和預(yù)處理的數(shù)據(jù)匯聚融合到中間層，即形成了數(shù)據(jù)中臺(tái)。
 
　　數(shù)據(jù)中臺(tái)起到聚合關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)以及跨領(lǐng)域治理的作用，可以有效打破安防系統(tǒng)煙囪林立而子系統(tǒng)之間無(wú)法有效協(xié)同，而形成數(shù)據(jù)孤島的局面，因此得到了眾多安防廠商的關(guān)注。
 
　　可以看出，智能安防技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻圖像可以承載越來(lái)越多的信息，但仍需要更多的與前端多維感知設(shè)備之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的交互，提升決策準(zhǔn)確率，并盡量在前端決策，減少后端處理壓力；多維感知數(shù)據(jù)的端云協(xié)同和對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延、帶寬要求越來(lái)越高；同時(shí)防控走向深水區(qū)，對(duì)于防控的立體化、系統(tǒng)化、機(jī)動(dòng)化要求不斷提升。
 
　　最后需要提及的是，傳統(tǒng)安防行業(yè)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是視頻監(jiān)控，以攝像機(jī)作為前端感知設(shè)備，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集；服務(wù)器作為后端設(shè)備，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理及分析。
 
　　邊緣計(jì)算的出現(xiàn)則將安防的智能化帶向了前端。傳統(tǒng)方式下，可能需要堆疊大量的GPU服務(wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)這些智能化的服務(wù)，而現(xiàn)在，可以逐步的將例如人臉的檢測(cè)、抓拍、識(shí)別，視頻的結(jié)構(gòu)化、車(chē)輛的檢測(cè)與識(shí)別放到前端攝像頭去實(shí)現(xiàn)，這樣的變化帶來(lái)的影響巨大。
 
　　二、落地生根于安防，云邊端的難處
 
　　盡管云計(jì)算早在2005年就已提出，且具有強(qiáng)大的運(yùn)算能力以及海量數(shù)據(jù)挖掘與分析能力。但隨著智能安防時(shí)代的到來(lái)，日常生活中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)需要更快速的響應(yīng)及處理，這些都是云計(jì)算不能解決的問(wèn)題。
 
　　在網(wǎng)絡(luò)帶寬有限、網(wǎng)絡(luò)擁堵、響應(yīng)延時(shí)一系列技術(shù)的要求下，邊緣計(jì)算開(kāi)始成為超越云計(jì)算的最佳使用方法。
 
　　但，云邊端架構(gòu)下，只求邊緣計(jì)算也會(huì)顧此失彼。邊緣計(jì)算雖然有其明顯的優(yōu)勢(shì)，但是用邊緣計(jì)算來(lái)替代云計(jì)算也是不可行的。
 
　　例如海量數(shù)據(jù)的挖掘、關(guān)聯(lián)分析，關(guān)鍵數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，多邊緣節(jié)點(diǎn)的聯(lián)動(dòng)都需要依賴云端來(lái)完成，云計(jì)算廠家布局邊緣計(jì)算，是對(duì)自身能力的一個(gè)補(bǔ)充，從而可以提供更好更完整的解決方案，也是順應(yīng)云邊端架構(gòu)的技術(shù)發(fā)展需要。這兩者如果相輔相成，那如雙劍合璧，威力更大。
 
　　此外，邊緣計(jì)算存在節(jié)省帶寬成本、節(jié)約服務(wù)器成本、存儲(chǔ)成本、降低響應(yīng)時(shí)間等優(yōu)勢(shì)，但其在落地應(yīng)用過(guò)程中仍然存在應(yīng)用層面、技術(shù)層面的問(wèn)題。
 
　　比如：場(chǎng)景適應(yīng)性、改造成本、技術(shù)實(shí)力與實(shí)戰(zhàn)標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)別。以人臉識(shí)別為例，人臉識(shí)別的技術(shù)是很成熟的，但是到了實(shí)際的場(chǎng)景中，仍然存在識(shí)別不準(zhǔn)確、識(shí)別不出來(lái)、識(shí)別效果不好等，例如人是開(kāi)口找、低著頭的、光照會(huì)發(fā)生變化、攝像頭拍攝角度問(wèn)題這些不可控因素都會(huì)導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果不好。
 
　　人臉識(shí)別這項(xiàng)很成熟的技術(shù)尚且如此，那么到了其他應(yīng)用場(chǎng)景，例如要做安全帽的識(shí)別、做車(chē)輛亂停的識(shí)別、做水尺的識(shí)別、集裝箱識(shí)別，這些理論上，只要數(shù)據(jù)量足夠充分都可以發(fā)掘，但是達(dá)到真正解決客戶問(wèn)題這樣的標(biāo)準(zhǔn)，目前還有很多工作有待解決，也就是說(shuō)，識(shí)別僅僅只是開(kāi)始，識(shí)別后的分析與決策，還需增強(qiáng)。
 
　　智能安防，時(shí)代向往。經(jīng)得起風(fēng)吹雨打，才可成參天大樹(shù)，并扎根于智慧安防這塊沃土之中。平臺(tái)云化不僅可以優(yōu)化業(yè)務(wù)部署的效率和成本，還可以豐富生態(tài)，實(shí)現(xiàn)安防業(yè)務(wù)功能與不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的快速適配和應(yīng)用。
 
　　業(yè)務(wù)平臺(tái)開(kāi)放、云化還將催生算法市場(chǎng)、應(yīng)用市場(chǎng)等新的商業(yè)形態(tài)，使視頻業(yè)務(wù)應(yīng)用更廣泛、更活躍；而邊緣計(jì)算這幾年風(fēng)口之時(shí)，炙手可熱，成行業(yè)頭部企業(yè)熱衷之事；在端側(cè)，從AIOT的物與物互聯(lián)開(kāi)始，就已經(jīng)在泛感知與全覆蓋的進(jìn)程中完成布局。
 
　　總之，云邊端架構(gòu)下的智能安防，無(wú)所不聯(lián)、無(wú)處不在，或許在未來(lái)也將無(wú)所不能。
關(guān)鍵詞 安防人臉識(shí)別
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