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。
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
边缘盒子计算
云端计算分析
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