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為什么越來越多的視頻監(jiān)控AI分析做到了攝像頭上?

Dusun ? 來源:jf_81527243 ? 2024-10-10 16:12 ? 次閱讀
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在安防行業(yè),視頻監(jiān)控已經(jīng)非常廣泛,是無可替代的基礎(chǔ)信息化設(shè)施。早期的視頻監(jiān)控只是簡單的通過攝像機(jī)對畫面進(jìn)行記錄,然后通過記錄的畫面服務(wù)入侵探測和震懾burglars。隨著近年來人工智能技術(shù)的興起,人們越來越希望利用AI計算機(jī)的運(yùn)算能力和算法對視頻監(jiān)控畫面進(jìn)行分析,然后分析拍攝結(jié)果并自主反饋,以提高視頻監(jiān)控的功能和利用效率。比如我們目前可以使用AI的技術(shù)進(jìn)行人臉識別、物體識別、火焰識別,安全帽識別,高空拋物識別,工服識別,離港識別等等,可以實(shí)現(xiàn)的識別算法非常豐富。

但是這些AI視頻算法需要大量的算力。我們簡單講一下AI是如何進(jìn)行分析的。分析服務(wù)器需要將拍攝到的視頻全部進(jìn)行解碼,解碼后變成一張張的圖片,然后根據(jù)圖片上的內(nèi)容進(jìn)行計算對比,才能獲得計算分析后的結(jié)果。這就需要大量的算力,一般CPU也是無法完成這一工作的,就需要GPU進(jìn)行工作,這進(jìn)一步提高了設(shè)備的芯片性能要求以及對應(yīng)的成本。同時,還面臨著如何部署這些算力的問題。

AI攝像頭RK3588嵌入式主板方案

在視頻監(jiān)控中部署AI算力的方式有哪些?

目前大約有三種算力部署的方式。一種是將AI分析部署在云端,一種是把AI分析部署在邊緣,另外一種是把AI分析部署在攝像頭。也就是我們常說的云,邊,端。這三種部署各有優(yōu)勢,但是現(xiàn)在越來越多的攝像頭本身就集成了AI分析能力,為什么會這樣呢?主要有以下幾點(diǎn)。

AI攝像頭應(yīng)用場景

AI算法部署在云

AI算法的云邊部署相對來講要復(fù)雜一些,算法和攝像頭分離,首先要解決的就是如何把監(jiān)控的視頻接入到算法分析服務(wù)器。而大多數(shù)算法公司的能力在算法,在流媒體接入處理方面并不擅長,一般提供的接入能力比較簡單,導(dǎo)致很多視頻監(jiān)控項目場景接入時配置復(fù)雜,取流不成功等問題。

AI算法部署在邊緣

還有一些邊緣計算設(shè)備采用攝像頭直接取流的方法。這在早年間沒什么問題。因為早期的視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)輸出少,應(yīng)用很單純,所以取個一兩路視頻,沒什么大的影響。現(xiàn)在情況已經(jīng)今非昔比,基于視頻監(jiān)控的業(yè)務(wù)太多了,而AI分析這種應(yīng)用是24小時實(shí)時取流,對攝像頭的壓力很大,所以經(jīng)常會發(fā)生取流不成功,甚至攝像頭癱瘓,黑屏,不穩(wěn)定的現(xiàn)象,都是取流方法不正確導(dǎo)致的。目前正確的做法可以通過視頻接入網(wǎng)關(guān),統(tǒng)一取流,根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用輸出各種視頻流給其它業(yè)務(wù)平臺,包括AI分析服務(wù)器的視頻流應(yīng)用。

另外云,邊緣部署需要占用大量的帶寬資源,特別是有限算法,部署在云端幾乎是不可能的,大量的視頻實(shí)時上傳進(jìn)行分析,很多視頻監(jiān)控項目的上行帶寬根本達(dá)不到,導(dǎo)致分析效果差強(qiáng)人意。

AI算法部署在攝像頭

而AI算法部署在攝像頭內(nèi),利用攝像頭自身的算力,在攝像頭內(nèi)完成計算,只將運(yùn)算結(jié)果返回,這些問題都不會存在。將AI算法部署在攝像頭內(nèi)還有以下兩個好處:

硬件成本下降

AI分析需要很強(qiáng)的運(yùn)算能力。早期的攝像頭沒有AI需求,因此配置較低。只滿足基本的視頻編碼能力。不具備分析能力。其主要原因是成本原因,如果在攝像頭內(nèi)增加算力,就要更好的硬件,這會導(dǎo)致成本的上升。

很多邊緣計算的AI盒子也正是看到了這一點(diǎn),只利用攝像頭的攝像能力,將視頻流引入邊緣計算的算力服務(wù)器進(jìn)行分析計算,再將結(jié)果返回給用戶。

這樣做沒什么問題,也有很大的優(yōu)勢,算力的選擇也更豐富。但是隨著AI市場規(guī)模的擴(kuò)大,硬件成本的下降,很多攝像頭廠家也開始給攝像頭配置更好的硬件,并開發(fā)了算法能力與攝像頭集成。與邊緣計算產(chǎn)品開始形成競爭。

傳感器的集成度更高

AI的視頻分析目前都存在一個很大的問題,就是準(zhǔn)確率低問題。而提高準(zhǔn)確率需要不斷的學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法,這是成本極高的。但是很多時候,單純依賴視頻的分析,也很難達(dá)到分析的效果。畢竟視頻畫面的分析來源過于單一。但是如果結(jié)合傳感器的應(yīng)用,分析的成功率就會極大的提高。

比如我們分析火焰,單純用視頻畫面分析,很容易造成誤檢,但是如果我們把溫度傳感器,煙霧傳感器等數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合分析,那么準(zhǔn)確率會極大的提高。

將這些傳感器集成到攝像頭內(nèi),在結(jié)合AI分析,這就讓攝像頭在行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的優(yōu)勢。而這一功能邊緣計算,云計算要集成起來會非常困難。首先需要單獨(dú)部署傳感器,需要物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)匯總數(shù)據(jù),需要將兩個系統(tǒng)打通后返回綜合結(jié)果。

在這種情況下,很多視頻監(jiān)控廠家看準(zhǔn)商機(jī),推出的各種傳感器集成攝像頭,正是解決行業(yè)客戶的一些固有場景應(yīng)用,一個攝像頭解決多種問題,同時增加AI識別分析的準(zhǔn)確率,受到了市場的認(rèn)可。

東勝物聯(lián)RK3588嵌入式主板賦能AI攝像頭主板

wKgaomb0G-OAQU0KAAG3_H7d9Go501.jpgRK3588嵌入式主板方案--AI攝像頭

東勝物聯(lián)的RK3588 AI攝像頭主板,專為適應(yīng)攝像頭制造商的需求而精心打造,緊貼當(dāng)前AI賦能監(jiān)控的潮流。此解決方案集成了以下功能:

RK3588 AI 攝像頭嵌入式主板解決方案

支持人工智能框架: RK3588 支持 TensorFlow、MXNet、PyTorch 和 Caffe 等流行的深度學(xué)習(xí)框架,可輕松部署人工智能模型。

先進(jìn)視頻處理: 它在視頻編碼和解碼方面表現(xiàn)出色,最高支持 8K@60fps。這樣就能高效處理視頻內(nèi)容,同時對多個通道進(jìn)行編碼和解碼。

強(qiáng)大的圖形處理器功能:集成的 ARM Mali-G610 圖形處理器可提供 450 GFLOPS 的處理能力,適用于要求苛刻的圖形處理和圖像處理任務(wù)。

完整的接口選項: 主板包含多種攝像頭接口選項,如 MIPIUSB以太網(wǎng),為各種配置和傳感器集成提供了靈活性。

支持紅外夜視功能: 它配備了紅外夜視連接器,可在弱光或惡劣天氣條件下提高可視性和圖像質(zhì)量。

高速連接支持: 它配備千兆以太網(wǎng)、LTE CAT4 模塊支持、eSIM、GPS 和 SIM 卡插槽,可提供可靠的多功能網(wǎng)絡(luò)連接選項。

低功耗: 設(shè)計優(yōu)化了能效,支持更長的工作時間,同時還具有低功耗的特點(diǎn),這對連續(xù)監(jiān)控操作至關(guān)重要。

板載鋰電池連接器: 在斷電情況下,鋰電池連接器可確保不間斷運(yùn)行,使其在安防和監(jiān)控應(yīng)用中尤為可靠。

經(jīng)過嚴(yán)格的可靠性測試: 主板經(jīng)過測試,可在惡劣環(huán)境中以最佳狀態(tài)運(yùn)行,確保在各種部署條件下的穩(wěn)定性和可靠性。

這些特性共同使 RK3588 AI 攝像頭主板成為先進(jìn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的強(qiáng)大而靈活的解決方案,能夠處理多種復(fù)雜任務(wù),同時保持效率和可靠性。

擁抱未來,盡在東勝物聯(lián)AI 攝像機(jī)主板解決方案

人工智能攝像機(jī)在監(jiān)控行業(yè)的日益普及凸顯了高級分析在安防和監(jiān)控應(yīng)用中的重要作用。人工智能視頻分析將越來越普及,解決用戶的實(shí)際問題,提高工作效率。視頻分析的三大應(yīng)用場景也將擁有各自的市場,充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢,更好地服務(wù)于客戶。

東勝物聯(lián)站在這一變革的前沿,提供包括 RK3588 AI 攝像頭主板在內(nèi)的前沿解決方案,通過提供完整的 BSP 和 SDK 支持簡化了開發(fā)流程。此外,通過專門的技術(shù)工程協(xié)助,東勝物聯(lián)還可確保無縫集成體驗,使制造商能夠創(chuàng)建既高效又有效的智能攝像機(jī)系統(tǒng),以應(yīng)對當(dāng)今的安防挑戰(zhàn)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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