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AI时代安防监控与周围设备计算融合更紧密

2018-7-2 13:30:49  /  上海88125d大爆奖官网
    在这之前前端摄像头进行数据采集,将数据传输到后端服务器或NVR或云端作存储以及智能分析,这是行业的惯性做法,但当前,随着数据量的迅猛递增,以及网络传输带宽所带来的压力和成本问题,让大家开始寻找新的解决方案,边缘计算和边缘存储的应用由此诞生。

  边缘计算分担了部署在云端源站的部分计算能力,降低物联网高频、碎片计算、传输和回源带来的延时、拥塞等问题,使AI时代下的“数字商业与数字世界、增强与混合现实、机器学习”等重度应用不再受限于网络带宽传输能力,助力万物互联走进生活。

  边缘计算为物联网带来了更快的响应及传输速度,这对于物联网时代发展意义重大。随着物联网的进一步发展,边缘计算的市场需求也将随之上涨。根据IDC预计,到2020年全球将有超过500亿的终端与设备联网,超过40%的数据要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。

  对于有实时数据处理要求的场景,边缘侧存储与处理将越来越重要。譬如智能驾驶,在监测到障碍物时,如果无法及时进行智能化决策,控制方向避开障碍物,而是先传入云端再下发指令到车载终端的话,因信号传输等原因稍有延迟就会导致事故的发生。又如智能安防摄像头,美国部署了3000余万个摄像头,每周生成超过40亿小时的海量视频数据。这些数据如果全传输至云端数据中心进行处理,不仅需要传输成本,更需要极大存储成本。而这些数据信息如果能在网络边缘侧就被存储与处理,那将大大减少成本并提高设备处理效率。
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