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基于云与边缘计算成熟 AI芯片云边结合成趋势

作者:爱游戏登录 时间:2011-02-26 00:23
本文摘要:显中心分析模型已经不能满足大范围智能安全应用的市场需求,云边缘融合成为主流。如果需要将前端视频流传输到后端服务器进行面部识别等智能分析,则至少不会产生三个问题,但这些问题可以通过云边融合方式,在智能前端设备中很好地解决。显中心分析模式没有问题的比特率压力。在中心分析模式中,7*24小时不间断地传输视频流。 智能分析需要高分辨率的视频,单一的200万像素HD相机即使使用最近的H.265编码,每天必须传输的数据量依然达到20G左右。

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显中心分析模型已经不能满足大范围智能安全应用的市场需求,云边缘融合成为主流。如果需要将前端视频流传输到后端服务器进行面部识别等智能分析,则至少不会产生三个问题,但这些问题可以通过云边融合方式,在智能前端设备中很好地解决。显中心分析模式没有问题的比特率压力。在中心分析模式中,7*24小时不间断地传输视频流。

智能分析需要高分辨率的视频,单一的200万像素HD相机即使使用最近的H.265编码,每天必须传输的数据量依然达到20G左右。如果前端摄像机的数量超过一定的规模,对传输和记忆的压力将非常大。另一方面,在前端捕获中心分析模式中,图像流被传输,只有在有人捕获面部的情况下,比特率才必须处于空闲状态,从而大幅节约了比特率和存储资源。

在实时性一些应用,如对重点人员的布控警告中,拒绝系统具有很高的实时性。中心分析模式下的面部识别、面部建模对照等依赖于中心服务器。

但是,在大规模部署前端时,中心服务器的压力非常大,计算资源的允许影响实时性。根据海康威视的测量数据,在显示中心分析模式下警报延迟为15~20s,而在前捕捉中心分析模式下警报延迟为3s以下。精度。

在中心分析模式中,前端设备向服务器传输的视频流被编码和传输,丢失很多细节,因此影响识别精度。另一方面,前端的面部识别基于传输前的完全码流分析,是防止传输损失,使中心取得的画质更高,保证系统正确性的重要因素。

边缘计算带来的好处是,随着边缘计算的兴起,云边缘融合计划逐渐成为主流。与把数据放在远程云计算相比,边缘计算是指在邻近的东西和数据源方面,利用网络,计算,保存,将核心能力应用于一体化的开放平台,接受最近的终端服务。预计到传输2020年为止将有多达500亿的终端和设备网络,今后最多需要在边缘外侧分析、废弃和保存50%的数据。

这种趋势需要对前端设备的计算能力提出明确高的拒绝,反映在对前端芯片的市场需求升级中。在视频监控领域,不具备智能计算能力的智能相机大大提高了视频处理的及时性、比特率和人工成本。视频监视系统是天然的物联网系统,在边缘计算的应用中有相当大的潜力。照相机作为机器的眼睛,已经构筑了看得清楚的变化。

为了构筑需要使照相机明白的影像内容的实时处理,需要大幅度降低信息传输系统和后端设备的开销,提高安全系统整体的响应速度。例如在脸部识别的应用中,根据前端摄影中心分析的前后端智能结合的模式,前置脸部识别智能算法,前端照相机内置高性能智能芯片,通过边缘计算,前端、和平中心的计算资源云边融合在趋势云边融合趋势云边融合的趋势中,前端智能芯片进入了更大的机会。

因为云边融合的原理是前置智能算法,通过边缘计算,将适用于面部识别等的快照压力分配给前端、和平中心的计算资源。因此,需要在照相机内配置高性能的智能芯片。

现在的主流方案是使用GPU,比如NVIDIA的JETSONTX系列嵌入式芯片(海康浅瞳)。也可以用于高通等标准化芯片,组合特定的算法来展开图像捕获(苏州科达)。也可以采用在IPC芯片上配备专用协处理器的方式(北京君正T20 T01方案)。

云边融合的趋势给芯片制造商开辟了新的空间。去年12月末,在会议华为智能计算大会上,华为智能计算业务部社长邱隆表示,华为智能计算融合了华为的四种能力,通过芯片和技术创新,符合客户希望的计算能力,与云边协同的结构实现高带宽、低延迟、无缝的网络一体化解决方案减少了人工智能的阈值,使AI变得更简单,像水和电一样方便。现在,在安防行业,云边融合正在落地,海康威视在2018年也强烈提倡AICloud架构。该架构包括在云中心、边缘区域、边缘节点三个部分中,构建从端到中心的边缘计算的云计算,使图像目标的细节传输更高效,更灵活地应用数据分层。


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