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當安防云與智能視頻分析融合發(fā)展趨勢

當智能技術與設備升級換代后,安防智能化已經不再局限于視頻監(jiān)控、門禁或一卡通等普通的單點智能應用,而是讓系統(tǒng)可像人一樣做出認知判斷和推理預測。要實現這一宏偉目標,絕不是僅僅在個別技術或性能進行優(yōu)化,應該需要一套完整、嚴密的AI理念。云邊融合理念綜合邊緣感知智能和中心計算智能的優(yōu)勢,能較好的滿足安防場景的智能需求,已經在逐步落地。

      當智能技術與設備升級換代后,安防智能化已經不再局限于視頻監(jiān)控、門禁或一卡通等普通的單點智能應用,而是讓系統(tǒng)可像人一樣做出認知判斷和推理預測。要實現這一宏偉目標,絕不是僅僅在個別技術或性能進行優(yōu)化,應該需要一套完整、嚴密的AI理念。云邊融合理念綜合邊緣感知智能和中心計算智能的優(yōu)勢,能較好的滿足安防場景的智能需求,已經在逐步落地。
      在邊緣智能中,主要指將更多的感知計算能力賦予邊緣節(jié)點,使得邊緣節(jié)點可以采集傳遞場景內容并產生結構化數據。例如,邊緣節(jié)點可對高危人群布控提供敏捷的、及時的預警;又如,在光線變化較大的復雜場景中,邊緣節(jié)點可自主調整曝光、補光等條件精確檢測目標,以保留更多特征細節(jié)來進行前端無損建模等。邊緣智能除了可敏捷、精確采集多樣化數據外,還可大大降低網絡帶寬壓力、時延,為大規(guī)模的聯網智能預留了網絡帶寬。
      在中心智能,通過池化的計算資源分配,中心基本滿足大數據的接入、存儲、挖掘和應用,在注入AI智能后,將計算中心升級為AI云計算中心,也就是中心智能。如一方面,匯聚整合多域AI數據信息,形成全局大數據池;另一方面,通過深度學習算法或自學習算法不斷優(yōu)化數據挖掘能力,提供滿足安防領域的數據智能預測、可視化分析、關系分析、態(tài)勢分析等能力。 
      綜上所述,將邊緣智能和中心智能進行融合,將能解決更多安防領域中的痛點、難題,實現安防智能化跨越升級。

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