高質量、多樣性的數據對電梯物聯網的意義不言而喻。

梯云電梯專用智能分析相機擁有快速識別、前端分析等特點，可以在復雜的光照環境下進行智能自適應成像調整，實現對電梯場景的開關門狀態檢測、人員檢測、電梯困人事件主動分析及預警、電瓶車檢測，并帶有語音識別等智能功能。

梯云電梯AI攝像頭在識別到電動車后，會控制相機的報警信號，聯動電梯開關門光幕和開門按鍵，當相機發出信號“告訴”電梯不要關門，電梯會一直處于開門狀態且無法按鍵，直到電動車自行退出電梯，相機警報才會解除，電梯才能正常運行。

早前，電梯物聯網方案大多采用兩種通訊方式：無線網橋和4G。

由于電梯信號一般不高，采用占用大的帶寬流量視頻傳輸、分析處理，再向各用戶端信號分發，其延遲較長，無法保證高效運轉，對于突發狀況如梯困，也難以做到第一時間救援。

那么，能不能將數據全部傳輸到云端再處理呢？

雖然理論上是可行的，但電梯所產生的數據將越來越多，這些數據直接傳給云端處理需要無

窮無盡的運算資源，就算5G全面普及，也會讓“云”不堪重負。

另一個重要的問題是，要把如此海量的數據傳輸到后端服務器，將產生高昂的流量費用。

對于目前大多數依靠政策推動的電梯物聯網方案來說，需要盡可能考慮壓縮成本，選擇高性價比的最優解決方案。

對此，邊緣計算可以很好地分擔數據傳輸的壓力。

而電梯專用智能分析相機，正是基于邊緣計算的應用，可以直接傳輸分析的結果，圖片、文字，不需要將無效的視頻傳輸至后端，極大的減少網絡傳輸帶寬、中心數據處理及存儲端的壓力，減少流量費用，進一步減小后期的運營成本。

一般來說，電梯物聯網方案都需要將視頻數據傳輸到后端再進行分析處理，其傳輸過程需要壓縮、解碼，導致后端收到的數據質量不高，算法效果也不好。

電梯專用智能分析相機，直接在前端就能對特殊事件如電瓶車檢測、開關門異常、電梯困人等進行分析處理，并將分析結果和視頻、圖片等留證實時同步到服務器。通過在系統邊緣端進行穩定、可靠的數據分析和過濾，將真正有價值的數據傳輸給服務器，發揮電梯物聯網大數據的真正價值。

總而言之，電梯智能分析相機對于現有的大多數電梯物聯網數據采集方式來說，其優勢是十分明顯的，可以讓電梯物聯網在最小成本控制下，用最高效的效率，獲取最有效的精準數據。
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　　審核編輯：鄢孟繁