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為什么越來越多的視頻監控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,視頻監控已經非常廣泛,是無可替代的基礎信息化設施。早期的視頻監控只是簡單的通過攝像機對畫面進行記錄,然后通過記錄的畫面服務入侵探測和震懾burglars。隨著近年來人工智能技術的興起,人們越來越希望利用AI計算機的運算能力和算法對視頻監控畫面進行分析,然后分析拍攝結果并自主反饋,以提高視頻監控的功能和利用效率。比如我們目前可以使用AI的技術進行人臉識別、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,可以實現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是如何進行分析的。分析服務器需要將拍攝到的視頻全部進行解碼,解碼后變成一張張的圖片,然后根據圖片上的內容進行計算對比,才能獲得計算分析后的結果。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進行工作,這進一步提高了設備的芯片性能要求以及對應的成本。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。這三種部署各有優勢,但是現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。

AI攝像頭應用場景

AI算法部署在云

AI算法的云邊部署相對來講要復雜一些,算法和攝像頭分離,首先要解決的就是如何把監控的視頻接入到算法分析服務器。而大多數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,導致很多視頻監控項目場景接入時配置復雜,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。因為早期的視頻監控業務輸出少,應用很單純,所以取個一兩路視頻,沒什么大的影響。現在情況已經今非昔比,基于視頻監控的業務太多了,而AI分析這種應用是24小時實時取流,對攝像頭的壓力很大,所以經常會發生取流不成功,甚至攝像頭癱瘓,黑屏,不穩定的現象,都是取流方法不正確導致的。目前正確的做法可以通過視頻接入網關,統一取流,根據業務應用輸出各種視頻流給其它業務平臺,包括AI分析服務器的視頻流應用。

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,大量的視頻實時上傳進行分析,很多視頻監控項目的上行帶寬根本達不到,導致分析效果差強人意。

AI算法部署在攝像頭

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

硬件成本下降

AI分析需要很強的運算能力。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,如果在攝像頭內增加算力,就要更好的硬件,這會導致成本的上升。

很多邊緣計算的AI盒子也正是看到了這一點,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器進行分析計算,再將結果返回給用戶。

這樣做沒什么問題,也有很大的優勢,算力的選擇也更豐富。但是隨著AI市場規模的擴大,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,并開發了算法能力與攝像頭集成。與邊緣計算產品開始形成競爭。

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,就是準確率低問題。而提高準確率需要不斷的學習和優化算法,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。但是如果結合傳感器的應用,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,煙霧傳感器等數據進行結合分析,那么準確率會極大的提高。

將這些傳感器集成到攝像頭內,在結合AI分析,這就讓攝像頭在行業的應用領域發揮了巨大的優勢。而這一功能邊緣計算,云計算要集成起來會非常困難。首先需要單獨部署傳感器,需要物聯網網關匯總數據,需要將兩個系統打通后返回綜合結果。

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

東勝物聯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

東勝物聯的RK3588 AI攝像頭主板,專為適應攝像頭制造商的需求而精心打造,緊貼當前AI賦能監控的潮流。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 等流行的深度學習框架,可輕松部署人工智能模型。

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

強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。

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,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量。

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

低功耗: 設計優化了能效,支持更長的工作時間,同時還具有低功耗的特點,這對連續監控操作至關重要。

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行,使其在安防和監控應用中尤為可靠。

經過嚴格的可靠性測試: 主板經過測試,可在惡劣環境中以最佳狀態運行,確保在各種部署條件下的穩定性和可靠性。

這些特性共同使 RK3588 AI 攝像頭主板成為先進視頻監控系統的強大而靈活的解決方案,能夠處理多種復雜任務,同時保持效率和可靠性。

擁抱未來,盡在東勝物聯AI 攝像機主板解決方案

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

東勝物聯站在這一變革的前沿,提供包括 RK3588 AI 攝像頭主板在內的前沿解決方案,通過提供完整的 BSP 和 SDK 支持簡化了開發流程。此外,通過專門的技術工程協助,東勝物聯還可確保無縫集成體驗,使制造商能夠創建既高效又有效的智能攝像機系統,以應對當今的安防挑戰。

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