人工智能或AI正在成為我們生活的幾乎每個(gè)方面的共同因素。

過(guò)去，將AI投入工作需要巨大的服務(wù)器機(jī)房，需要大量的計(jì)算能力，并且不可避免地需要對(duì)能源和IT資源進(jìn)行大量投資�，F(xiàn)在，更多任務(wù)正在由放置在我們物理世界“邊緣”的設(shè)備完成。

HanwhaTechwinEurope產(chǎn)品和營(yíng)銷主管UriGuterman認(rèn)為，由于不需要將原始數(shù)據(jù)流回服務(wù)器進(jìn)行分析，邊緣人工智能將使人工智能在我們的世界中更加普遍。這也為視頻監(jiān)控行業(yè)帶來(lái)了巨大的好處。

在這里，Guterman解釋了這一現(xiàn)象背后的原因，并觀察了當(dāng)今的人工智能是如何使用的，以及該技術(shù)在未來(lái)將如何發(fā)展。

可持續(xù)發(fā)展效益

與基于服務(wù)器的AI相比，邊緣人工智能有幾個(gè)優(yōu)勢(shì)。首先，傳輸回服務(wù)器的數(shù)據(jù)減少了，從而降低了帶寬需求和成本。擁有成本降低了，并且由于不再需要維護(hù)大型服務(wù)器室，還可以獲得重要的可持續(xù)性收益。設(shè)備本身的能源節(jié)約也可以實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樵诒镜貓?zhí)行人工智能任務(wù)所需的能源大大減少，而不是將數(shù)據(jù)發(fā)回服務(wù)器。

成本效益

與基于云計(jì)算的計(jì)算模式相比，邊緣人工智能設(shè)備通常不需要支付經(jīng)常性的訂閱費(fèi)，從而避免了由此帶來(lái)的價(jià)格上漲。專注于邊緣設(shè)備還使終端用戶能夠投資于自己的基礎(chǔ)設(shè)施。

更大的可擴(kuò)展性

使用邊緣人工智能的攝像頭可以使視頻安裝更加靈活和可擴(kuò)展，這對(duì)于希望分階段部署項(xiàng)目的組織特別有幫助。隨著需求的發(fā)展，更多的AI攝像頭和設(shè)備可以添加到系統(tǒng)中，而無(wú)需終端用戶從一開始就使用昂貴的GPU和大量帶寬的大型服務(wù)器。

提高運(yùn)營(yíng)績(jī)效和安全性

由于視頻分析發(fā)生在設(shè)備的邊緣，只需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送元數(shù)據(jù)，這也提高了網(wǎng)絡(luò)安全性，因?yàn)樵趥鬏斶^(guò)程中沒有敏感數(shù)據(jù)可供黑客攔截。處理是在邊緣進(jìn)行的，因此無(wú)需通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送原始數(shù)據(jù)或視頻流。

由于分析是在本地設(shè)備上完成的，邊緣人工智能消除了與云或服務(wù)器通信的延遲。響應(yīng)速度加快，這意味著像自動(dòng)聚焦事件、授予訪問(wèn)權(quán)限或觸發(fā)入侵者警報(bào)等這類任務(wù)可以幾乎實(shí)時(shí)地發(fā)生。

此外，在設(shè)備上運(yùn)行AI可以提高觸發(fā)器的準(zhǔn)確性，并減少誤報(bào)。通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)的邊緣人工智能，人數(shù)統(tǒng)計(jì)、占用率測(cè)量、隊(duì)列管理等都可以進(jìn)行高精度的計(jì)算。這可以提高操作人員的響應(yīng)效率，并減少挫敗感，因?yàn)樗麄儾槐仨憫?yīng)誤報(bào)。人工智能攝像頭還可以在同一設(shè)備上運(yùn)行多個(gè)視頻分析，這是另一個(gè)效率提升，意味著操作人員可以輕松部署人工智能來(lái)警告潛在的緊急情況或入侵、檢測(cè)安全事件或跟蹤嫌疑人。

視頻質(zhì)量改進(jìn)

更重要的是，在邊緣使用人工智能，可以提高捕獲的視頻質(zhì)量。降噪可以在設(shè)備上本地執(zhí)行，使用人工智能，可以專門降低感興趣物體周圍的噪音，例如在檢測(cè)到的區(qū)域內(nèi)移動(dòng)的人。Bestshot等功能確保操作人員無(wú)需篩選大量鏡頭即可找到嫌疑人的最佳角度。相反，人工智能可以立即提供最佳鏡頭，幫助減少反應(yīng)時(shí)間，加快事后調(diào)查。其還有節(jié)省存儲(chǔ)空間和帶寬的額外好處，因?yàn)橹挥凶詈玫恼掌�才�?huì)被傳輸和存儲(chǔ)。

基于人工智能的壓縮技術(shù)也適用于人工智能檢測(cè)、跟蹤的對(duì)象和人員應(yīng)用低壓縮率，同時(shí)適用于剩余的視場(chǎng)的高壓縮率－這最大限度地減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。

使用元數(shù)據(jù)

邊緣人工智能攝像頭可以通過(guò)API（應(yīng)用程序編程接口）向第三方軟件提供元數(shù)據(jù)。這意味著，系統(tǒng)集成商和技術(shù)合作伙伴可以將其作為人工智能分類的第一種手段，然后用自己的軟件對(duì)分類對(duì)象進(jìn)行額外處理——在其基礎(chǔ)上增加另一層分析。

彈性

在邊緣使用人工智能不會(huì)出現(xiàn)單點(diǎn)故障。即使網(wǎng)絡(luò)或云服務(wù)出現(xiàn)故障，人工智能也能繼續(xù)運(yùn)行。觸發(fā)器仍然可以在本地操作，或發(fā)送到另一個(gè)設(shè)備，并在連接恢復(fù)時(shí)將記錄和事件發(fā)送到后端。

人工智能在邊緣設(shè)備上幾乎是實(shí)時(shí)處理的，而不是流回服務(wù)器或遠(yuǎn)程云服務(wù)。這避免了潛在的不穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)連接延遲分析。

對(duì)安裝人員的好處

特別是對(duì)于安裝人員來(lái)說(shuō)，在安裝過(guò)程中提供邊緣人工智能，可以幫助他們?cè)谑袌?chǎng)上脫穎而出，為許多不同的用例提供解決方案。開箱即用的解決方案，對(duì)那些沒有時(shí)間或資源手動(dòng)設(shè)置視頻分析的終端用戶極具吸引力。

像WisenetX系列和P系列的AI攝像機(jī)直接開箱即用，無(wú)需視頻分析專家來(lái)微調(diào)分析。安裝程序不必花費(fèi)寶貴的時(shí)間來(lái)配置復(fù)雜的服務(wù)器端軟件。當(dāng)然，這也對(duì)培訓(xùn)時(shí)間和成本產(chǎn)生了連鎖的積極影響。

展望未來(lái)

展望未來(lái)，UriGuterman表示，邊緣人工智能看起來(lái)很有前景。越來(lái)越多的制造商在尋找拓寬AI攝像頭分類的方法，甚至將AI攝像頭作為一個(gè)平臺(tái)，允許系統(tǒng)集成商和軟件公司創(chuàng)建自己的在攝像頭上運(yùn)行的AI應(yīng)用程序。

其總結(jié)道：“現(xiàn)在，對(duì)于終端用戶和安裝人員來(lái)說(shuō)，這絕對(duì)是一個(gè)值得探索的領(lǐng)域，因?yàn)檫吘壢斯ぶ悄苡型麕��?lái)巨大的效率、準(zhǔn)確性和可持續(xù)性收益�！�

       原文標(biāo)題 : 邊緣人工智能提供了一個(gè)有趣的未來(lái)！