【开源视频联动物联网平台】视频AI智能分析部署方式

本文介绍: 如果对所有监控视频进行全面的AI智能分析，将会消耗大量的计算资源和带宽，并且在真实的项目环境中，并不是所有地方都需要进行AI智能分析，例如火灾监测，只需在有可能发生火灾的地方部署即可。介绍目前主流的几种AI算法部署方式，以便在项目实施过程中充分评估并选择最适合项目环境的AI智能分析算法，从而让智能化项目快速落地，为用户提供更高效的服务。对于从事智慧业务平台的软件开发和集成商来说，他们在推广和应标这类项目时，必须充分考虑项目的实际情况，选择最适合的AI算法部署方式。

利用视频监控的AI智能分析技术，可以让视频监控发挥更大的作用，成为管理者的重要决策工具。近年来，基于视频监控的AI分析算法取得了巨大的发展，并在各种智慧化项目中得到了广泛应用，为客户提供更智能化的解决方案。

然而，AI智能分析算法的部署方式多种多样，给用户和集成商带来了一定的困扰。介绍目前主流的几种AI算法部署方式，以便在项目实施过程中充分评估并选择最适合项目环境的AI智能分析算法，从而让智能化项目快速落地，为用户提供更高效的服务。

目前，AI智能分析算法主要有三种部署方式：本地计算、边缘计算和云计算。

本地计算是指将AI算法直接部署在摄像头中。这种部署方式具有高效、实时性好的优点，但受限于摄像头硬件的性能和算法的复杂性。因此，本地计算适用于对实时性要求较高且算法较为简单的场景。
边缘计算是指将AI算法部署在用户局域网环境中的计算设备上。这种部署方式可以减轻网络负担，提高数据处理速度，但需要一定的硬件支持和维护成本。边缘计算适用于对数据处理速度和网络带宽要求较高的场景。
云计算是指将AI算法部署在云端服务器上，通过互联网进行远程访问和管理。这种部署方式可以节省硬件成本和维护成本，但需要考虑网络延迟和安全性问题。云计算适用于对数据安全性和处理能力要求较高且需要远程访问的场景。

在项目实施过程中，需要根据项目需求和实际情况选择最适合的AI智能分析算法部署方式。通过充分评估和比较各种部署方式的优缺点，选择最合适的方案，才能让智能化项目快速落地并为用户提供更高效的服务。

AI摄像头 本地计算

众所周知，要进行AI智能分析，需要强大的计算能力来实时分析大量数据，同时还需要对视频流进行实时采集。如果对所有监控视频进行全面的AI智能分析，将会消耗大量的计算资源和带宽，并且在真实的项目环境中，并不是所有地方都需要进行AI智能分析，例如火灾监测，只需在有可能发生火灾的地方部署即可。因此，采用本地部署AI摄像头的方式更为经济实用，根据项目特点配置适当数量的摄像头，并为摄像头加载AI算法即可。

这种部署方式不仅经济划算，而且可以根据实际需要灵活配置，使得项目成本更容易计算。同时，许多算法还可以通过互联网进行升级，使得系统保持更新和优化。此外，大多数AI摄像头支持GB28181、RTSP等协议，可以与视频监控平台进行对接整合。

视频监控平台可以与AI摄像头进行联动，以多种方式呈现告警信息，例如智慧平台输出告警信号、视频弹屏联动、视频电话呼叫等操作。由于AI摄像头对系统的带宽和计算能力要求不高，因此实施起来更加便捷。

边缘 盒子计算

当涉及到智慧类项目，如智慧社区、智慧连锁和智慧园区等，需要使用多种算法并充分利用现有的视频监控摄像头资源时，边缘盒子计算是一个值得考虑的方案。通过将AI视频分析算法部署在边缘盒子中，实时从现有的视频监控摄像头中拉取视频流进行分析，从而实现高效的数据处理。

然而，这种部署方式对边缘盒子的计算能力要求较高。由于AI视频分析需要对视频进行解码和分析，因此需要强大的GPU能力来支持。此外，考虑到算法的成本，整体部署成本较高，并且一个边缘盒子通常只能处理一定数量的视频接入。市面上大多数产品可以支持8-16个摄像头的接入分析。

在部署边缘盒子时，除了计算资源问题，还需要考虑视频监控摄像头的部署环境的带宽问题。此外，目前视频监控具有多种用途，可能有多个系统需要对视频监控摄像头进行拉流。因此，在选择AI边缘盒子时，需要考虑摄像头的压力问题。一些项目由于考虑不周，导致在项目上线后遇到带宽拥挤、摄像头过载以及监控系统卡顿等问题，甚至导致AI边缘盒子计算能力过载而死机。

为了避免这些问题，一些大型项目选择部署专门的视频接入网关来对接视频监控系统。视频监控网关将输出的视频流提供给边缘盒子进行智能分析，同时为其他融合系统提供视频流，如录像、大屏、智慧页面以及融合通信系统等。通过保持视频监控系统始终处于最低的拉流工作状态，确保监控系统的安全稳定运行。

云端计算分析

云端计算是一种将视频流传输到云服务器，利用云端的强大计算能力和存储资源进行AI识别和分析的方式。在云端，我们通常拥有更强大的计算能力和存储资源，可以运行更复杂的AI模型。然而，视频流从摄像头传输到云服务器需要足够的网络带宽，同时可能会产生一定的延迟。但云端计算的优势在于可以集中管理和分析多个摄像头的数据，同时可以轻松进行模型的更新和升级。