云邊端架構(gòu)，為安防架起一座“智能”橋梁
萬(wàn)象有新意，行業(yè)無(wú)舊貌
隨著AI，大數(shù)據(jù)，云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，安防正從傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控走向智能安防，從傳統(tǒng)的防控輔助系統(tǒng)走向效率提升的生產(chǎn)系統(tǒng)，智能安防走向千行百業(yè)。
在走向千行百業(yè)的進(jìn)程中，不同行業(yè)對(duì)于覆蓋的縱深要求不斷提升；為了獲取更多的細(xì)節(jié)信息支撐決策分析，對(duì)于視頻圖像全天候高清化越來(lái)越高，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)上行帶寬的要求越來(lái)越高。這時(shí)候，智能安防時(shí)代，應(yīng)該承載更多。
為此，云邊端架構(gòu)開始在安防流行。
為什么安防需要“端邊云”
云邊端在安防出現(xiàn)，就是時(shí)代產(chǎn)物，帶有明顯智能安防屬性。
01、智能安防技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻圖像可以承載越來(lái)越多的信息，但仍需要更多的與前端多維感知設(shè)備之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的交互，提升決策準(zhǔn)確率，并盡量在前端決策，減少后端處理壓力；
多維感知數(shù)據(jù)的端云協(xié)同和對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延、帶寬要求越來(lái)越高；同時(shí)防控走向深水區(qū)，對(duì)于防控的立體化、系統(tǒng)化、機(jī)動(dòng)化要求不斷提升。
02、2012年以前的傳統(tǒng)安防行業(yè)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是視頻監(jiān)控，以攝像機(jī)作為前端感知設(shè)備，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集；服務(wù)器作為后端設(shè)備，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理及分析。
邊緣計(jì)算的出現(xiàn)則將安防的智能化帶向了前端。傳統(tǒng)方式下，我們可能需要堆疊大量的GPU服務(wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)這些智能化的服務(wù)，而現(xiàn)在，我們可以逐步的將例如人臉的檢測(cè)、抓拍、識(shí)別，視頻的結(jié)構(gòu)化、車輛的檢測(cè)與識(shí)別放到前端攝像頭去實(shí)現(xiàn)，這樣的變化帶來(lái)的影響巨大。
03、多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景，要求更加靈活的視頻智能部署和應(yīng)用能力，需要三個(gè)方面的能力。
前端攝像機(jī)、邊緣、中心都具備軟件定義能力，支持動(dòng)態(tài)加載智能算法，從而可以動(dòng)態(tài)按需的在前端、邊緣、中心部署相應(yīng)的智能算法和應(yīng)用；
支持端邊云協(xié)同，形成全網(wǎng)一體化的高效智能供給；全網(wǎng)分級(jí)分布的智能能力間有效協(xié)同，高度依賴網(wǎng)絡(luò)的保障，要求網(wǎng)絡(luò)能夠接入各種復(fù)雜部署環(huán)境的海量攝像機(jī)，提供更高的通信帶寬和更低的時(shí)延，并能根據(jù)每個(gè)行業(yè)特點(diǎn)提供滿足要求的SLA專網(wǎng)保障能力。
04、各個(gè)技術(shù)完善后，首先是帶寬方面，不再需要將原始數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆贫巳ヌ幚?，然后發(fā)送回來(lái)，而是直接邊緣端即可完成處理；
在成本方面，大規(guī)模量產(chǎn)的前端芯片成本要遠(yuǎn)低于后臺(tái)服務(wù)器的芯片成本，同時(shí)海量服務(wù)器的運(yùn)維、散熱、機(jī)房租用等等成本更高；
延時(shí)方面，例如一個(gè)人臉識(shí)別，前端設(shè)備直接能夠自行處理，可以不需要將視頻傳輸回去，解析、摳圖、識(shí)別然后再把結(jié)果返回來(lái)，這難以滿足很多場(chǎng)景下快速響應(yīng)的需求。
當(dāng)然，安防行業(yè)的智能化與前置化的核心或者說(shuō)難點(diǎn)是前端處理能力，也就是芯片。云端的處理能力，可以通過(guò)服務(wù)器的疊加來(lái)實(shí)現(xiàn)。
但是，邊緣端的芯片則需要在保持強(qiáng)大運(yùn)算能力的同時(shí)，盡可能的降低功耗、降低成本以滿足大規(guī)模推廣需求，這是一件非常具有挑戰(zhàn)的事情。
云邊端架構(gòu)能為安防帶來(lái)什么
智能安防，何謂智能？
其實(shí)智能概念極為寬泛，也有時(shí)代屬性。比如，智能不像高清有明顯的技術(shù)指標(biāo)；十年前移動(dòng)偵測(cè)叫智能，十年后該功能是很初級(jí)的標(biāo)配了。
在當(dāng)下，安防應(yīng)用中越來(lái)越多的部署更多類別的感知設(shè)備，用于從更多維度采集目標(biāo)信息，包括目標(biāo)的各種要素、活動(dòng)軌跡以及關(guān)聯(lián)信息等，從而形成一個(gè)動(dòng)態(tài)感知體系，實(shí)現(xiàn)防控工作的“無(wú)所不在、無(wú)所不知”目標(biāo)。
針對(duì)某一特定的應(yīng)用場(chǎng)景，相關(guān)前端感知設(shè)備實(shí)現(xiàn)全互聯(lián)直通，邏輯上各感知設(shè)備一體化，當(dāng)一個(gè)設(shè)備的感知到一條單維度信息后，通知其他設(shè)備從其他維度提取信息，對(duì)信息的準(zhǔn)確性進(jìn)行印證，從而實(shí)現(xiàn)群防群治，實(shí)現(xiàn)在前端就能完成一次感知信息的數(shù)據(jù)清洗，從而保證了感知信息的準(zhǔn)確性。
只有驗(yàn)證有效的信息才會(huì)上報(bào)至后端系統(tǒng)和平臺(tái)，在后端再進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)感知的多層運(yùn)用。一方面，可以提升準(zhǔn)確度，減少誤報(bào)；另一方面，通過(guò)本場(chǎng)歸并，減少數(shù)據(jù)量，降低后端處理的壓力。
以下我們分別來(lái)看端邊云的組成：
端的進(jìn)化
視頻監(jiān)控是安防的最大門類，而傳統(tǒng)視頻監(jiān)控廠家?guī)缀醵家郧岸似鸺摇?/p>
那在端側(cè)，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控廠商極具話語(yǔ)權(quán)，他們沉積多年技術(shù)與市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，讓后入者望塵莫及。但，挑戰(zhàn)者中華為也有其自身優(yōu)勢(shì)。
以其一款產(chǎn)品為例來(lái)看，重磅新品“魔方”雙目全彩AI筒型攝像機(jī)，新品融合了RGBW超感光傳感器、DNNISP實(shí)時(shí)視頻降噪、AIHDR全目標(biāo)增強(qiáng)、Deblur去運(yùn)動(dòng)拖影等一系列黑科技。
同時(shí)公布“墨子”圖像實(shí)驗(yàn)室專業(yè)測(cè)試打分，在業(yè)界同類型中處于領(lǐng)先水平，這也是業(yè)界首次從“給機(jī)器看”角度給出的量化評(píng)分，用全新思想定義圖像未來(lái)。
雙鏡“全”析：采用廣角+變焦的雙鏡頭一體化設(shè)計(jì)，全景與細(xì)節(jié)兼顧，實(shí)現(xiàn)雙目全天候全結(jié)構(gòu)化智能；利舊現(xiàn)網(wǎng)桿站，態(tài)勢(shì)感知+全結(jié)構(gòu)化共用立桿，高低統(tǒng)一，降低運(yùn)營(yíng)成本；
精“彩”夜攝：業(yè)界首家采用RGBW超感光傳感器，進(jìn)光量增加75%；業(yè)界首個(gè)DNNISP實(shí)時(shí)視頻降噪，由靜至動(dòng)；支持AIHDR全目標(biāo)增強(qiáng)、Deblur去運(yùn)動(dòng)拖影，將夜攝能力做到極致；
以“小”見大：通過(guò)極致的工程設(shè)計(jì)能力，最大化利用空間，體積小重量輕，極低功耗節(jié)能環(huán)保。
在攝像機(jī)能力方面，智能已經(jīng)在芯片技術(shù)方面大力提升，進(jìn)而形成有競(jìng)爭(zhēng)力的安防產(chǎn)品與解決方案。AI芯片算力普惠到端云，傳統(tǒng)攝像機(jī)變成智能攝像機(jī)，智能安防端邊云協(xié)同、多維數(shù)據(jù)融合，讓智能更高效。
云的協(xié)同
視頻云的概念在2017年開始流行，從那時(shí)候起，阿里云獨(dú)占鰲頭，華為和騰訊在努力追趕。當(dāng)時(shí)引入視頻云，是為了平安可以預(yù)見。
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控一般是“煙囪式”建設(shè)，各區(qū)域各部門基本都是獨(dú)立建設(shè)，采用的供應(yīng)商和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)也不盡相同，帶來(lái)的結(jié)果就是數(shù)據(jù)煙囪，形成一個(gè)個(gè)的數(shù)據(jù)孤島。警察辦案時(shí)通常需要到現(xiàn)場(chǎng)查看視頻，并將原始視頻拷貝回來(lái)，效率很低。
采用視頻云模式后，所有的攝像機(jī)接入到一朵云中，以“服務(wù)化”的方式，根據(jù)合理的授權(quán)提供給各需求部門使用，實(shí)現(xiàn)視頻共享，及視頻的隨時(shí)隨地查看。
除此之外，因?yàn)椴捎迷葡到y(tǒng)，各種計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源被虛擬化成資源池，并進(jìn)行統(tǒng)一管理，當(dāng)有部門或某個(gè)業(yè)務(wù)需要時(shí)，可以按需分配，彈性擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速上線的同時(shí)，資源利用率也得到大幅提升。
從2017年起，隨著中央“三預(yù)”的提出，意味著我國(guó)將推動(dòng)社會(huì)公共安全領(lǐng)域從后置變?yōu)榍爸?，從被?dòng)轉(zhuǎn)為主動(dòng)，就是帶領(lǐng)行業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)驅(qū)動(dòng)技術(shù)變革，從事后被動(dòng)處置向事前主動(dòng)預(yù)防轉(zhuǎn)變，增強(qiáng)預(yù)見性。
所以，很多廠家開始發(fā)力云端，具體做法是基礎(chǔ)設(shè)施云化、數(shù)據(jù)整合共享、大數(shù)據(jù)智能分析和情指融合、情勤融合。
不少企業(yè)的方案創(chuàng)新性提出了“一云一池一平臺(tái)”概念，一云指的是在部署方式上，實(shí)現(xiàn)了物理分散、邏輯集中，在業(yè)務(wù)邏輯上，縱向拉通部省市多層級(jí)、橫向上拉通各警種間的數(shù)據(jù)，支持資源靈活調(diào)度；
一池指的是匯聚全量數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)水系，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的處理加工、為上層應(yīng)用提供價(jià)值數(shù)據(jù)；一平臺(tái)即業(yè)務(wù)使能平臺(tái)，更易于客戶和合作伙伴在統(tǒng)一平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用百花齊放。
2021年華為好望上云，對(duì)于行業(yè)也是一件幸事，在云端協(xié)同方面，智能安防還能做很多。
邊緣賦能
云邊端架構(gòu)中，我們最少涉及的就是邊端產(chǎn)品。這方面從最開始的DVR開始，在產(chǎn)品升級(jí)和技術(shù)推進(jìn)方面相對(duì)與另外兩者較為滯后。有工程商笑談，十年前的NVR到應(yīng)用到現(xiàn)在的工程中，依然好用。
邊側(cè)的邊緣計(jì)算，其實(shí)也大有可為。但隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，日常生活中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)需要更快速的響應(yīng)及處理，這些都是云計(jì)算不能解決的問(wèn)題。
在網(wǎng)絡(luò)帶寬有限、網(wǎng)絡(luò)擁堵、響應(yīng)延時(shí)一系列技術(shù)的要求下，邊緣計(jì)算開始成為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代超越云計(jì)算的最佳“使用方法”。
不過(guò)，盡管云計(jì)算與邊緣計(jì)算是看似矛盾，實(shí)際上卻是協(xié)同、互補(bǔ)的兩種方式。也就是說(shuō)，邊緣計(jì)算雖然有其明顯的優(yōu)勢(shì)，但是用邊緣計(jì)算來(lái)替代云計(jì)算也是不可行的。
例如海量數(shù)據(jù)的挖掘、關(guān)聯(lián)分析，關(guān)鍵數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，多邊緣節(jié)點(diǎn)的聯(lián)動(dòng)都需要依賴云端來(lái)完成，云計(jì)算廠家布局邊緣計(jì)算，是對(duì)自身能力的一個(gè)補(bǔ)充，從而可以提供更好更完整的解決方案，也是順應(yīng)技術(shù)發(fā)展的需要。
但不管是安防行業(yè)還是物聯(lián)網(wǎng)，只有將邊緣計(jì)算和云計(jì)算協(xié)同使用，才會(huì)發(fā)揮出最大的價(jià)值。
但，邊緣計(jì)算有難點(diǎn)。盡管邊緣計(jì)算存在節(jié)省帶寬成本、節(jié)約服務(wù)器成本、存儲(chǔ)成本、降低響應(yīng)時(shí)間等優(yōu)勢(shì)，但其在落地應(yīng)用過(guò)程中仍然存在應(yīng)用層面、技術(shù)層面的問(wèn)題。
場(chǎng)景適應(yīng)性。當(dāng)前還處于人工智能發(fā)展初級(jí)階段，各項(xiàng)應(yīng)用與服務(wù)都是基于“模型訓(xùn)練“得到的，并沒有達(dá)到強(qiáng)人工智能的階段，所以本身計(jì)算、識(shí)別及分析能力對(duì)場(chǎng)景的依賴性較大，所以我們需要更多的應(yīng)用場(chǎng)景去加速邊緣計(jì)算的落地，需要更多的技術(shù)投入、資金及人力的投入。
技術(shù)實(shí)力與實(shí)戰(zhàn)標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)別。以人臉識(shí)別為例，人臉識(shí)別的技術(shù)是很成熟，但是到了實(shí)際的場(chǎng)景中，仍然存在識(shí)別不準(zhǔn)確、識(shí)別不出來(lái)、識(shí)別效果不好等，例如人是低著頭的、光照會(huì)發(fā)生變化、攝像頭拍攝角度問(wèn)題這些不可控因素都會(huì)導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果不好。
人臉識(shí)別這項(xiàng)很成熟的技術(shù)尚且如此，那么到了其他應(yīng)用場(chǎng)景，例如要做安全帽的識(shí)別、做車輛亂停的識(shí)別、做水尺的識(shí)別、集裝箱識(shí)別，這些理論上，只要數(shù)據(jù)量足夠充分都可以發(fā)掘，但是達(dá)到解決客戶問(wèn)題這樣的標(biāo)準(zhǔn)，目前還有很多工作有待解決。
結(jié)束語(yǔ)
有調(diào)查顯示，到2023年，廣域物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備預(yù)計(jì)將達(dá)到41億個(gè)，短程物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將達(dá)到157億個(gè)，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和市場(chǎng)空間將遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人與人的互聯(lián)；
邊緣計(jì)算隨著場(chǎng)景落地深入，可就近計(jì)算的特質(zhì)，讓其一方面可對(duì)人臉數(shù)據(jù)、人群分析、生物識(shí)別、商品識(shí)別等分析結(jié)果進(jìn)行高效的處理，讓原先智能場(chǎng)景不再需要在現(xiàn)場(chǎng)部署昂貴笨重的硬件設(shè)備，極大提高智能場(chǎng)景的落地效率和復(fù)制速度；
另一方面分布廣泛的攝像頭也因?yàn)檫吘壌鎯?chǔ)服務(wù)的就近存儲(chǔ)，可以把海量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)就近存儲(chǔ)起來(lái)，提供了就近高速可存可分析的業(yè)務(wù)體驗(yàn)；
隨著云計(jì)算的普及，各類業(yè)務(wù)平臺(tái)的云化趨勢(shì)越來(lái)越明顯，越來(lái)越多的功能組件和接口將部署在邊緣云和中心云內(nèi)。
平臺(tái)云化不僅可以優(yōu)化業(yè)務(wù)部署的效率和成本，還可以豐富生態(tài)，實(shí)現(xiàn)安防業(yè)務(wù)功能與不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的快速適配和應(yīng)用。
業(yè)務(wù)平臺(tái)開放、云化還將催生算法市場(chǎng)、應(yīng)用市場(chǎng)等新的商業(yè)形態(tài)，使視頻業(yè)務(wù)應(yīng)用更廣泛、更活躍。
端邊云，智能安防時(shí)代獨(dú)好風(fēng)景線。
來(lái)源：CPS中安網(wǎng)