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[導(dǎo)讀] 在過去幾年里,前端攝像頭采集數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶蠖朔?wù)器、NVR或者云端進(jìn)行存儲以及智能分析,這是安防行業(yè)傳統(tǒng)的做法,但隨著視頻數(shù)據(jù)量迅猛遞增,以及網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的壓力和成本問題,安防行業(yè)開始尋

在過去幾年里,前端攝像頭采集數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶蠖朔?wù)器、NVR或者云端進(jìn)行存儲以及智能分析,這是安防行業(yè)傳統(tǒng)的做法,但隨著視頻數(shù)據(jù)量迅猛遞增,以及網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的壓力和成本問題,安防行業(yè)開始尋找新的解決方案,邊緣計算和邊緣存儲的應(yīng)用由此開始。

邊緣計算以其安全高效的特點在當(dāng)下獲得眾多企業(yè)和行業(yè)關(guān)注。不同于依靠多個數(shù)據(jù)中心的云計算,邊緣計算是指在數(shù)據(jù)源處完成的計算,具有低時延、安全、靈活性強(qiáng)的特點。??低?/u>CEO胡揚忠曾表示:“將AI算力注入邊緣,賦能邊緣智能是大勢所趨?!弊鳛檫吘売嬎銘?yīng)用典型之一,安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域不容輕視。

相比于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控,邊緣計算+視頻監(jiān)控,通過對視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理,去除圖像冗余信息,使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處,由此降低對云中心的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)帶寬需求,提高設(shè)備響應(yīng)速度,相當(dāng)于在邊緣直接對視頻圖像進(jìn)行處理分析。邊緣計算彌補(bǔ)了云計算響應(yīng)不及時、功耗高等問題,并滿足了安防行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、安全與隱私保護(hù)等方面的需要,因此被廣泛應(yīng)用。如果將云計算看成視頻監(jiān)控1.0時代的話,那么邊緣計算則是2.0時代。

根據(jù)CB Insights的市場規(guī)模量化工具,到2022年,全球邊緣計算市場規(guī)模預(yù)計將達(dá)到67.2億美元。而根據(jù)Research and Markets發(fā)布的報告,邊緣計算的市場規(guī)模復(fù)合年均增長率高達(dá)35.2%。當(dāng)然,安防也不例外,目前來看,邊緣計算正在監(jiān)控領(lǐng)域孕育著巨大的市場。

安防業(yè)龍頭??岛痛笕A均相繼發(fā)布邊緣計算產(chǎn)品與解決方案,例如??怠懊黜毕盗挟a(chǎn)品、大華邊緣計算節(jié)點聯(lián)網(wǎng)方案等。此外,除了??岛痛笕A,華為、宇視科技等領(lǐng)軍企業(yè)也有跟進(jìn)部署邊緣計算技術(shù)。部分監(jiān)控廠商、VC創(chuàng)業(yè)公司也已將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于終端攝像機(jī)中,車牌識別與人臉識別等功能都已實現(xiàn)在前端進(jìn)行。那么,2019年安防企業(yè)還會將邊緣計算拓展到哪些應(yīng)用領(lǐng)域?值得期待!

結(jié)語:從上文來看,邊緣計算確實有效彌補(bǔ)了云存儲的不足,但需要注意的是,純邊緣存儲也有其缺陷,例如發(fā)生本地災(zāi)難時容易丟失數(shù)據(jù)、難以在站點之間進(jìn)行邊緣存儲協(xié)作、數(shù)據(jù)被盜風(fēng)險較大且無法搜索,并且由于缺乏本地IT而極難進(jìn)行大規(guī)模管理等。

如是觀之,在安防大數(shù)據(jù)時代,邊緣計算與云計算技術(shù)還是需要互相補(bǔ)充,云計算提供強(qiáng)大的全局結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推理分析和資源管控力,邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準(zhǔn)的實時響應(yīng)。兩者共同推動安防行業(yè)邁入全新層次。

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