本文主要是介绍TSINGSEE青犀视频“云边端”+AI智能安防系统融合成主流发展趋势，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
流媒体行业皆知，云端边融合是AI安防市场发展的主流方向。TSINGSEE青犀视频也提出了“云边端”融合AI智能分析的安防视频架构，所谓的云端边融合即是通过边缘计算将人脸识别、物体识别等视频结构化、智能化应用的算力分摊至前端，从而解决由于数据量暴涨给传输和云端处理带来的压力。
边缘计算其实是实现嵌入式人工智能的关键，其实时性比云端更强，像EasyDSS互联网视频云服务、EasyGBS国标视频云服务、EasyCVR安防视频云服务和EasyRTC视频会议云服务，更能满足用户更快的业务响应需求，云端承载的是第三方提供的专业性服务，以及更加复杂的运算，比如对模型的优化、算法迭代等相对灵活的部署方式。
实际上，云边融合也是智能计算前移的过程，这必须对前端设备的算力提出更高的要求，而随着AI芯片算力的日益增强，边缘计算能力将得到重大突破。目前TSINGSEE青犀视频研发的边缘计算网关分别为EasyNVR视频边缘计算网关和EasyNTS上云网关。不过，由于前端摄像机的本身空间狭小，一般来讲，较大及复杂的数据量的边缘计算及存储则放至边域处理。
相对来讲，云端的算力强，前端的算力弱，而安防领域大部分业务应用场景对端侧的响应速度都有很高要求，显然全部数据传输至云端处理，将造成较长的时延性，因此，安防企业在设计AI产品架构系统方案时，一般都会采用集中的前端部署边缘计算，但纯粹的前端无法完全解决数据计算问题，而此时，需要借助边域的算力共同承担云端算力，这意味着，端和边必须先集成，形成整体的边缘智能计算，然后再和云端计算相结合，构建一体化的云边端架构。
当前来看，TSINGSEE青犀视频AI安防系统架构是前端为普通人脸摄像机-码流传输和录像存储-NVR，采用前流后比对的原理，人脸检测、人脸识别、车牌识别、场景识别等。目前EasyCVR安防视频云服务的边缘AI已经在研发当中，相信很快就会与大家见面了。
云边端集成是AI安防产品发展的必然趋势，而后端云化以及与端边融合的一体化系统架构，则无疑是未来AI安防市场发展的必然走向，也将是AI安防工程化的主旋律。
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