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          “邊緣感知,多層認知”深度解析海康威視AI Cloud 架構(gòu)

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            “邊緣感知,多層認知”深度解析海康威視AI Cloud 架構(gòu)

          正文

          重慶監(jiān)控安裝訊:引言AI作為我們這個時代安防重要的通用技術(shù),已開啟新一輪復(fù)興,其中安防大的進展來自感知和認知兩個領(lǐng)域。得益于視頻結(jié)構(gòu)化和人臉識別等技術(shù)突破,擁有海量數(shù)據(jù)來源的安防無疑將是安防早實現(xiàn)AI落地的行業(yè)之一,以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運而生。應(yīng)對智能物聯(lián)網(wǎng)諸多挑戰(zhàn),??低暳⒆銘?yīng)用,提出AI Cloud架構(gòu)——邊緣節(jié)點、邊緣域和云計算中心安防相輔相成,系統(tǒng)實現(xiàn)“邊緣感知、多層認知”。請看??低曄到y(tǒng)業(yè)務(wù)中心副總裁林立帶來的深度解讀?;诂F(xiàn)實,云邊融合是大勢所趨

          隨著應(yīng)用的普及和成熟,物聯(lián)網(wǎng)進入萬物互聯(lián)的新時代。據(jù)IDC預(yù)測,到2020年全球?qū)⒂谐^500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)。包含視頻在內(nèi)的海量異構(gòu)數(shù)據(jù),在滿足不同行業(yè)應(yīng)用需求而進行匯聚的過程中,網(wǎng)絡(luò)負荷、數(shù)據(jù)安全、實時響應(yīng)等都極具挑戰(zhàn)。

          1、AI技術(shù)的成熟助推邊緣智能更精準更高效

          視頻圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只有就近在物或數(shù)據(jù)源側(cè)進行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理,才能有效降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力和后端計算、存儲壓力,提升整體分析效率,滿足業(yè)務(wù)實時響應(yīng)等要求。隨著AI芯片及嵌入式感知系統(tǒng)的成熟,智能前端設(shè)備可實現(xiàn)更為豐富的視覺感知功能,并可將識別、分類的結(jié)果進行實時應(yīng)用。前端智能不僅能滿足特定場景對實時性、安全性的要求,還能按需將高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及分析結(jié)果傳輸至后端,減少丟包、壓縮造成的信息丟失或誤差,提升智能分析的準確性。

          2、集中上云無法滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)的分級多層應(yīng)用

          對于需要大量計算與存儲資源、需要多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的諸多其他場景,后端計算服務(wù)器可利用集中部署的池化資源優(yōu)勢,實現(xiàn)更高層級的感知智能和認知智能。如當前的軌跡追蹤分析、人車關(guān)聯(lián)分析等感知智能已投入應(yīng)用,而基于大數(shù)據(jù)的邏輯推理、決策分析等認知智能還有待突破。面向復(fù)雜業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境,靠全部數(shù)據(jù)集中上云或全部感知、認知集中在云端處理的方式難以滿足分級、多層應(yīng)用所需要的靈活擴展、按需部署、敏捷響應(yīng)等需求。

          綜上所述,無論是技術(shù)發(fā)展趨勢還是業(yè)務(wù)應(yīng)用趨勢,都迫切需要一個既能滿足智能分布式計算,又能相對集中處理海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的安防物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。我們認為,云邊融合的架構(gòu)是智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域應(yīng)對分級、多層智能應(yīng)用需要的安防優(yōu)選擇。

          立足應(yīng)用,AI Cloud架構(gòu)的核心價值解析

          ??低旳I Cloud是基于云邊融合的以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),通過邊緣節(jié)點、邊緣域和云計算中心安防有機結(jié)合,系統(tǒng)滿足“邊緣感知、按需匯聚、分級應(yīng)用、多層認知”的業(yè)務(wù)需求。

          1、邊緣節(jié)點:感知更精準,采集更豐富

          ??低旳I Cloud架構(gòu),通過將智能感知計算嵌入邊緣節(jié)點,滿足物聯(lián)網(wǎng)的多維采集、特征提取、智能處理等需要,并有效緩解大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能分析給傳輸、計算、存儲等帶來的壓力,可以實現(xiàn)前端的敏捷響應(yīng)。比如人、車道閘系統(tǒng),前端就可以快速識別完成通行;再比如金融行業(yè)對VIP客戶進行快速識別,及時提供VIP服務(wù)等。此外,如將智能攝像機和聲音、位置等多種傳感器集成形成多維數(shù)據(jù),可提供跨時空關(guān)聯(lián)分析的依據(jù),有助于準確判斷和有效分析。

          在產(chǎn)品部署上,實際應(yīng)用場景往往是復(fù)雜多樣的,需要多形態(tài)的專用智能前端,比如高空瞭望攝像機、鷹眼、槍球聯(lián)動、雙目分析等,通過按需部署使前端獲得更高效、更精準的數(shù)據(jù),實現(xiàn)更小的傳輸帶寬和更智能的敏捷控制。

          2、邊緣域:智能按需調(diào)度,業(yè)務(wù)敏捷響應(yīng)

          邊緣域側(cè)重就近匯聚和存儲邊緣節(jié)點的各類異構(gòu)數(shù)據(jù)、就近管理智能計算資源,滿足快速響應(yīng)、快速分析的需要。面向復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng),邊緣域是業(yè)務(wù)分級應(yīng)用的主要響應(yīng)單元,可滿足用戶各級管理所需。邊緣域既可接收、整合、傳遞邊緣節(jié)點的感知信息,又可按需適配算力和算法對域內(nèi)數(shù)據(jù)進行智能處理與管理,實現(xiàn)物聯(lián)智能應(yīng)用。具體來說,單個邊緣域可以將節(jié)點和域的存儲、計算資源進行統(tǒng)一管理,通過兼容開放的智能算法倉庫,將智能算法按需調(diào)度到節(jié)點,再結(jié)合域本身的智能處理能力,安防終實現(xiàn)域的智能自治;多個邊緣域互聯(lián)可以組成一個可彈性擴展的智能網(wǎng)絡(luò),依據(jù)互聯(lián)的域和云中心的需要,滿足數(shù)據(jù)的匯聚、交換和視頻應(yīng)用的共享。

          通過部署“一平臺”(HacMaster物聯(lián)智能綜合平臺)實現(xiàn)域內(nèi)的采、存、管、用、維的統(tǒng)一管理和業(yè)務(wù)的就近敏捷響應(yīng)。該平臺對下管控邊緣節(jié)點,對上按需交換數(shù)據(jù),同時,管理域內(nèi)“二池一庫”資源(物聯(lián)計算存儲資源池、物聯(lián)數(shù)據(jù)池,智能算法倉庫)、邊緣節(jié)點的智能處理能力,提供開放的API/SDK接口供域內(nèi)的物聯(lián)智能應(yīng)用開發(fā)。在應(yīng)對邊緣節(jié)點聯(lián)網(wǎng)部署的擴展上,邊緣域相比集中上云更靈活,更少受機房環(huán)境等因素影響,不僅能保障業(yè)務(wù)時效性和管理高效率,還具有較大的建設(shè)成本優(yōu)勢。

          3、云計算中心:服務(wù)大數(shù)據(jù)智能,輔助業(yè)務(wù)決策

          ??低旳I Cloud架構(gòu)中,云計算中心能夠彈性分配計算服務(wù)器、存儲服務(wù)器的資源,還能夠按需調(diào)度智能算法和大數(shù)據(jù)算法。其中,智能算法對來自邊緣域的物聯(lián)數(shù)據(jù)進行更高層級的感知智能處理,比如更大范圍的黑名單比對、更大范圍的跨時空關(guān)聯(lián)分析等;大數(shù)據(jù)算法對多維異構(gòu)數(shù)據(jù)(物聯(lián)數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等)進行認知智能處理,支撐多維大數(shù)據(jù)的綜合邏輯分析和決策分析。云計算中心與邊緣域、邊緣節(jié)點結(jié)合實現(xiàn)多層認知智能,如在平安城市業(yè)務(wù)中,可依據(jù)治安、偵破、安防等大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)實現(xiàn)以“預(yù)測預(yù)警預(yù)防”為主的全局分析應(yīng)用;在智能交通業(yè)務(wù)中,可依據(jù)交通流量、交通違法、天氣等大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)實現(xiàn)城市級交通態(tài)勢分析等。

          云計算中心可部署??低旽ac系列平臺:(1)HacStack云計算基礎(chǔ)平臺,統(tǒng)一管理云中心異構(gòu)計算、存儲資源池(CPU計算資源池、GPU計算資源池、融合存儲資源池)和邊緣域的異構(gòu)計算、存儲設(shè)備資源;(2)HacDataX大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,管理數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)算法,提供大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用服務(wù);(3)HacOSS運維服務(wù)平臺,實現(xiàn)從設(shè)備到網(wǎng)絡(luò)的全面監(jiān)測和運維服務(wù);(4)HacAppX綜合應(yīng)用平臺,提供標準接口協(xié)議,實現(xiàn)基于可視化人機交互的綜合應(yīng)用服務(wù)。

          持續(xù)發(fā)展,構(gòu)建AI Cloud新生態(tài)

          ??低暠帧伴_放、合作、共贏”原則,以開放的架構(gòu),協(xié)同合作伙伴構(gòu)建AI Cloud新生態(tài)。遵循可持續(xù)發(fā)展理念,我們立足應(yīng)用,與合作伙伴一起保障用戶投資,為實現(xiàn)用戶增值,提供咨詢、規(guī)劃、方案等設(shè)計;為完善用戶業(yè)務(wù),提供遷移、升級、集成、數(shù)據(jù)、應(yīng)用定制、運維等服務(wù)。在AI驅(qū)動的新時代,我們突破傳統(tǒng)邊界,攜手合作伙伴把握新機遇,一起“見遠,行更遠”。

          結(jié)語

          隨著AI技術(shù)的不斷成熟,以視頻為核心的智能物聯(lián)網(wǎng)將迎來安防好的時代。在??低旳I Cloud架構(gòu)逐漸落地、配套產(chǎn)品陸續(xù)推出的過程中,我們有理由相信:為與安防好的時代相見,我們已做安防好的準備

          返回:安防新聞

          標簽:智能   數(shù)據(jù)   邊緣   應(yīng)用   分析

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