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云边融合的智能视频网应用

来源:网络整理 热度:℃ 时间:12-22
摘要:安防经理描述

 

 

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,现成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云计算。

 

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”

 

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。

 

云边融合的智能视频网

数据按需汇聚:因需而存,谁用谁存

无论是公安行业,还是政府其他行业,时效性都是第一要务,低成本、高效率是视频网建设的重要原则之一。

 

边缘域靠近边缘节点,是承接视频智能感知的主要功能区域,也是实战应用最旺盛、最活跃、最讲究时效的区域,要求实现较高的人机共判效率。以公安系统为例,从省、市、区县三级应用看,目前视频警务的大量应用在区县级,侦查破案中的嫌疑车辆排查、人员轨迹追踪、人脸识别、治安防控等,都须以“快”为原则。大量实践证明,“因需而存,谁用谁存”能更好更快满足业务应用需求。

 

计算分层实施:业务之需,分层计算

针对不同的业务需求进行分层计算处理,下一层计算为上一层计算提供依据,上一层计算为下一层计算提供精确服务。通过分布式计算和并行协同处理提高运算效率,有效利用、合理配置计算资源,达到智能分析结果输出更精准、实际应用更快捷的目的。

 

前端摄像机的边缘计算,主要进行目标辨识和属性提取等结构化计算,为后端的检索、比对和分析提供条件;边缘域既为边缘侧的业务响应提供服务,也为云中心的大数据分析创造条件;云中心则侧重多维大数据融合(如视频数据、物联网数据、常规业务数据等),提供基于大数据的逻辑推理、关联分析等智能认知应用和弹性分配的存算能力,满足“预测、预警、预防”需求。

 

应用分级响应:依据职责,分级展开

我国的行政区划和政府职能,决定了不同层级不同部门的不同应用深度和广度。如上所述,数据的汇聚和计算,旨在满足不同层级的应用内容和快速响应需求。还是以平安城市、城市交通管理举例,两者的智能视频应用均涉及省、市、区县、基层等多层机构,面对复杂的业务系统,分级响应既是现实业务的应用需要,也是实际遵循的工作原则。比如,视频警务应用可依据不同职责满足不同部门不同警种的业务协同,分级展开实施视频巡防、接出警、治安防控、犯罪侦查等工作;再比如,城市管理可依据不同部门的业务要求,满足跨部门联合执法、交通管理、社区管理、公共服务等需要。

 

随着大数据分析应用的不断深化,各级应用的任务分配更趋向智能。目前,一些省市级公安机关基于视频的业务,已不仅限于管理,而是凭借大数据分析,拓展到跨地区的串并案件、目标追踪布控、可视化指挥等业务。

 

架构是一套有效满足视频智能化发展的可靠系统。云边融合的智能视频网,让我们一起 “见远,行更远”。



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