浅析云边端协同框架下的“AI+”视频融合能力以及场景应用

随着边缘侧与终端侧业务的规模化落地部署,很多新的业务场景已经逐渐不满足于中心化的云端计算模式。尤其是在AI人工智能技术进一步落地应用的趋势下,基于云边端深度融合与协同的“AI+”模式,在满足用户对视频服务的智能识别需求上,让算力资源得到最优化分配、调度和利用,已经成为当前行业与技术发展的新趋势。

基于EasyCVR和智能分析网关的AI智能视频分析解决方案,通过部署多种AI算法,可提供人脸、人体、车辆、物体、行为等检测识别能力,并能实现抓拍、比对、告警、分发等视频能力服务,能广泛应用在智能安监、通用安防、区域安全监测、客流统计、智慧消防等场景中。该方案不仅能够有效应对用户业务场景中,对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署,以及在各级节点之间的灵活调度,还能实现各类资源之间的互联互通能力和弹性伸缩与扩展能力。

1、架构特点:

1)高效利用算力资源

将云端的计算能力扩展到任何用户需要的地方,为近场、现场的用云场景提供配套的智能化解决方案,将不同地理位置的算力资源统一管理、协同工作,实现算力资源的高效利用。

2)分布式资源灵活调度

不再局限于中心云的单一算力资源池,通过跨云、边、端的分布式协同应用,将计算、处理、存储、智能分析等能力实现灵活调度,并能支持和中心云数据互通、稳定交互,支撑不同场景下的数据智能应用。

3)AI算法赋能

基于计算机视觉技术,可提供人脸检测与识别、人群密集度检测、人流量统计、车辆检测与识别、区域入侵检测、在岗离岗检测、安全帽检测、口罩检测、烟火检测、猫/狗/老鼠识别、抽烟行为识别等能力。通过云边端架构下的数据互联互通、开放共享,将云端的服务能力下沉到边缘端与设备端,同时结合AI人工智能,以及灵活调配AI算力,不断赋能边缘端,将AI能力扩展到更贴近用户的使用场景中。

浅析云边端协同框架下的“AI+”视频融合能力以及场景应用_第1张图片

4)视频汇聚能力

EasyCVR视频融合平台支持海量视频汇聚与管理、处理与分发、智能分析等视频能力。基于云边端一体化管理,平台可支持视频实时监控、云端录像、云存储、回放与检索、智能告警、平台级联、服务器集群、轨迹跟踪等功能。

浅析云边端协同框架下的“AI+”视频融合能力以及场景应用_第2张图片

平台支持多类型设备、多协议方式接入,能完成海量监控视频资源的轻量级接入与分发,实现设备与平台的互联互通、数据共享共用,结合AI智能分析技术,可对多业务场景进行智能分析与预警,包括人/车/物识别、行为识别、轨迹跟踪等,实现智能化视频监管模式。

2、应用场景示例:

AI智能识别技术在视频监控领域的应用范围也在逐步扩展,从之前的安防领域,已经逐渐拓展到交通、旅游、金融、司法、教育、生产制造、城市管理、环保等更多领域,例如生产车间的质检智能检测、旅游景区客流分析、城市管理中的AI人脸检测、公安部人脸识别系统等。

1)社区安防:通过视频监管平台,可实现对小区的智慧监管,如人脸门禁、车辆出入、电梯监控、电动车进电梯检测、高空抛物检测、消防预警等。

2)校园安全:针对在校学生、校职工等进行人脸识别,排除危险分子进入学校;还可以对学校内的车辆、物品、设施等进行智能告警设置,及时发现火灾隐患、打架斗殴等事件。

3)工地/厂区安全生产:工地/厂区的人员与车辆出入管理,如人脸门禁、人脸考勤等,检测工人是否佩戴安全帽、是否存在越线、攀高等行为,还可以实现各级联网,有效对工地、厂区等进行实时、高效的安全监管。

4)交通卡口监控:在主要交通要道、出入口、高速公路、收费站等重点地段实时监控道路、卡口的车流量,自动统计不同时段车辆的进出数量、车牌识别、车辆类型识别等。

智能分析网关与EasyCVR具备海量数据汇聚处理、高稳定性、高灵活性、高可用性等特点,同时基于云、边、端架构闭环式协同管理,让前端场所采集的数据实现存储、处理、智能分析、辅助决策和快捷执行,最终完成场景下的态势感知、数据分析、结果输出、资源分发等智能服务。

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