Используя технологию интеллектуального анализа видеонаблюдения на базе искусственного интеллекта, видеонаблюдение может играть более важную роль и стать важным инструментом принятия решений для менеджеров. В последние годы алгоритмы анализа искусственного интеллекта, основанные на видеонаблюдении, достигли огромного развития и широко используются в различных интеллектуальных проектах для предоставления клиентам более интеллектуальных решений.

Однако алгоритмы интеллектуального анализа ИИ развертываются по-разному, что доставляет определенные проблемы пользователям и интеграторам. В этой статье представлены несколько текущих методов развертывания основных алгоритмов ИИ, чтобы можно было полностью оценить и выбрать алгоритм интеллектуального анализа ИИ, наиболее подходящий для среды проекта, во время реализации проекта, чтобы можно было быстро реализовать интеллектуальные проекты и предоставить пользователям более эффективные услуги. .

В настоящее время существует три основных метода развертывания алгоритмов интеллектуального анализа ИИ: локальные вычисления, периферийные вычисления и облачные вычисления.

• Локальные вычисления подразумевают размещение алгоритма ИИ непосредственно в компьютере. Этот метод развертывания имеет преимущества высокой эффективности и хорошей производительности в реальном времени.,Но это ограничено производительностью аппаратного обеспечения камеры и сложностью алгоритма. поэтому,Локальные вычисления подходят для сценариев с высокими требованиями к реальному времени и относительно простыми алгоритмами.
• Под периферийными вычислениями подразумевается применение алгоритмов искусственного интеллекта к вычислительным устройствам в локальной сетевой среде пользователя. Этот метод развертывания может снизить нагрузку на сеть.,Увеличить скорость обработки данных,Но это требует определенных затрат на аппаратную поддержку и обслуживание. Периферийные вычисления подходят для сценариев, требующих высокой скорости обработки данных и пропускной способности сети.
• Облачные вычисления подразумевают использование алгоритмов искусственного интеллекта на облачных серверах.,Удаленный доступ и управление через Интернет. Этот метод развертывания может сэкономить затраты на оборудование и затраты на обслуживание.,Однако необходимо учитывать задержку сети и проблемы безопасности. Облачные вычисления подходят для сценариев, требующих высокой безопасности данных и возможностей обработки, а также удаленного доступа.

В процессе реализации проекта необходимо выбрать наиболее подходящий метод развертывания алгоритма интеллектуального анализа ИИ, исходя из потребностей проекта и реальных условий. Полностью оценивая и сравнивая преимущества и недостатки различных методов развертывания и выбирая наиболее подходящее решение, можно быстро реализовать интеллектуальные проекты и предоставить пользователям более эффективные услуги.

Локальный расчет камеры AI

Как мы все знаем, для проведения интеллектуального анализа с помощью искусственного интеллекта необходимы мощные вычислительные мощности для анализа больших объемов данных в режиме реального времени, а также сбор видеопотоков в реальном времени. Комплексный интеллектуальный анализ всех видеонаблюдений с помощью искусственного интеллекта потребует много вычислительных ресурсов и пропускной способности, а в реальной проектной среде интеллектуальный анализ с использованием искусственного интеллекта не требуется везде, например, при мониторинге пожара, только тогда, когда это возможно. Просто разверните его там, где происходит пожар. Поэтому более экономично и практично развернуть камеры AI локально. Просто настройте необходимое количество камер в соответствии с особенностями проекта и загрузите алгоритмы AI для камер.

Этот метод развертывания не только экономически эффективен, но также может быть гибко настроен в соответствии с реальными потребностями, что упрощает расчет стоимости проекта. В то же время многие алгоритмы можно обновлять через Интернет, обеспечивая обновление и оптимизацию системы. Кроме того, большинство камер с искусственным интеллектом поддерживают такие протоколы, как GB28181 и RTSP, и могут быть интегрированы с платформами видеонаблюдения.

Платформу видеонаблюдения можно связать с камерами искусственного интеллекта для представления информации о тревогах различными способами, например, посредством вывода тревожных сигналов интеллектуальной платформы, связи всплывающих окон с видео, видеотелефонных звонков и других операций. Поскольку камеры AI не требуют высокой пропускной способности системы и вычислительной мощности, их удобнее реализовать.

Расчет краевого короба

Когда дело доходит до умных проектов,Такие как умные сообщества, умные сети, умные парки и т. д.,Когда вам нужно использовать несколько алгоритмов и в полной мере использовать существующие ресурсы камеры видеомониторинга,Расчет краевого короба — решение, заслуживающее внимания. Поместив алгоритм анализа AIvideo развернуть в Edge Box,Извлекайте видеопоток из существующей Камеры видеомониторинга в режиме реального времени для анализа,Это обеспечивает эффективную обработку данных.

Однако этот метод развертывания требует высокой вычислительной мощности периферийного устройства. Поскольку анализ видео с помощью искусственного интеллекта требует декодирования и анализа видео, для его поддержки требуются мощные возможности графического процессора. Кроме того, учитывая стоимость алгоритма, общая стоимость развертывания высока, и периферийный блок обычно может обрабатывать только определенное количество обращений к видео. Большинство продуктов на рынке могут поддерживать анализ доступа 8–16 камер.

При развертывании Edge Box,Помимо проблем с вычислительными ресурсами,Вам также необходимо учитывать проблему пропускной способности среды развертывания, где видео контролирует камеру. также,В настоящее время видеомониторинг имеет множество применений.,Может существовать несколько систем, которым требуется потоковая передача камеры видеомониторинга. поэтому,При выборе бокса AI Edge,Необходимо рассмотреть вопрос давления на Камеру. Некоторые проекты плохо продуманы,В результате после того, как проект был запущен в сеть, он столкнулся с такими проблемами, как перегрузка полосы пропускания, перегрузка и зависание системы мониторинга.,даже привести кAIРасчет краевого Емкость короба перегружена и вышла из строя.

Чтобы избежать этих проблем, в некоторых масштабных проектах предпочитают развертывать специальные шлюзы видеодоступа для подключения к системе видеонаблюдения. Шлюз видеонаблюдения передает выходной видеопоток на периферийное устройство для интеллектуального анализа, а также передает видеопотоки в другие конвергентные системы, такие как видеозапись, большие экраны, интеллектуальные страницы и конвергентные системы связи. Обеспечьте безопасную и стабильную работу системы видеонаблюдения, поддерживая систему видеонаблюдения в рабочем состоянии с наименьшим потоком.

Анализ облачных вычислений

Облачные вычисления — это способ передавать видеопотоки на облачные серверы и использовать мощные вычислительные мощности и ресурсы хранения облака для распознавания и анализа ИИ. В облаке мы обычно располагаем более мощными вычислительными мощностями и ресурсами хранения и можем запускать более сложные модели искусственного интеллекта. Однако передача видеопотока с камеры на облачный сервер требует достаточной пропускной способности сети и может вызвать определенную задержку. Однако преимущество облачных вычислений заключается в том, что они позволяют централизованно управлять и анализировать данные с нескольких камер, а также легко обновлять и обновлять модели.

Эта модель имеет высокую ценность для применения в крупных проектах или проектах особой важности. Но в то же время мы также должны учитывать пропускную способность восходящей линии связи камеры. Если пропускная способность недостаточна, система может не достичь идеального рабочего состояния и даже может повлечь за собой большие расходы из-за проблем с пропускной способностью.

Конечно, для некоторых крупных проектов развертывание частного облака также является хорошим выбором. Используя частную облачную платформу крупной группы предприятий для развертывания вычислительных ресурсов, мы можем гарантировать полную гарантию ресурсов полосы пропускания видео внутри группы.

В настоящее время алгоритмы анализа ИИ для видеонаблюдения в основном используют три вышеуказанных метода развертывания и широко используются в различных интеллектуальных бизнес-платформах. Разработчики программного обеспечения и интеграторы, занимающиеся интеллектуальными бизнес-платформами, при продвижении и подаче заявок на такие проекты должны полностью учитывать фактическую ситуацию в проекте и выбирать наиболее подходящий метод развертывания алгоритма ИИ.