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“邊緣感知,多層認知”深度解析海康威視AI Cloud 架構
2019-03-19 15:10:53

重慶監控安裝訊:引言


AI作為我們這個時代最重要的通用技術,已開啟新一輪復興,其中最大的進展來自感知和認知兩個領域。得益于視頻結構化和人臉識別等技術突破,擁有海量數據來源的安防無疑將是最早實現AI落地的行業之一,以視頻為核心的智能物聯網應運而生。


應對智能物聯網諸多挑戰,海康威視立足應用,提出AI Cloud架構——邊緣節點、邊緣域和云計算中心三級相輔相成,系統實現“邊緣感知、多層認知”。請看海康威視系統業務中心副總裁林立帶來的深度解讀。


 


基于現實,云邊融合是大勢所趨


隨著應用的普及和成熟,物聯網進入萬物互聯的新時代。據IDC預測,到2020年全球將有超過500億的終端與設備聯網。包含視頻在內的海量異構數據,在滿足不同行業應用需求而進行匯聚的過程中,網絡負荷、數據安全、實時響應等都極具挑戰。


1、AI技術的成熟助推邊緣智能更精準更高效


視頻圖像等非結構化數據只有就近在物或數據源側進行結構化數據處理,才能有效降低網絡帶寬壓力和后端計算、存儲壓力,提升整體分析效率,滿足業務實時響應等要求。隨著AI芯片及嵌入式感知系統的成熟,智能前端設備可實現更為豐富的視覺感知功能,并可將識別、分類的結果進行實時應用。前端智能不僅能滿足特定場景對實時性、安全性的要求,還能按需將高質量結構化數據及分析結果傳輸至后端,減少丟包、壓縮造成的信息丟失或誤差,提升智能分析的準確性。


2、集中上云無法滿足復雜業務的分級多層應用


對于需要大量計算與存儲資源、需要多維數據關聯分析的諸多其他場景,后端計算服務器可利用集中部署的池化資源優勢,實現更高層級的感知智能和認知智能。如當前的軌跡追蹤分析、人車關聯分析等感知智能已投入應用,而基于大數據的邏輯推理、決策分析等認知智能還有待突破。面向復雜業務應用環境,靠全部數據集中上云或全部感知、認知集中在云端處理的方式難以滿足分級、多層應用所需要的靈活擴展、按需部署、敏捷響應等需求。


綜上所述,無論是技術發展趨勢還是業務應用趨勢,都迫切需要一個既能滿足智能分布式計算,又能相對集中處理海量異構數據的新型物聯網架構。我們認為,云邊融合的架構是智能物聯網領域應對分級、多層智能應用需要的最優選擇。


 


立足應用,AI Cloud架構的核心價值解析


海康威視AI Cloud是基于云邊融合的以視頻為核心的智能物聯網架構,通過邊緣節點、邊緣域和云計算中心三級有機結合,系統滿足“邊緣感知、按需匯聚、分級應用、多層認知”的業務需求。


1、邊緣節點:感知更精準,采集更豐富


海康威視AI Cloud架構,通過將智能感知計算嵌入邊緣節點,滿足物聯網的多維采集、特征提取、智能處理等需要,并有效緩解大量非結構化數據的智能分析給傳輸、計算、存儲等帶來的壓力,可以實現前端的敏捷響應。比如人、車道閘系統,前端就可以快速識別完成通行;再比如金融行業對VIP客戶進行快速識別,及時提供VIP服務等。此外,如將智能攝像機和聲音、位置等多種傳感器集成形成多維數據,可提供跨時空關聯分析的依據,有助于準確判斷和有效分析。


在產品部署上,實際應用場景往往是復雜多樣的,需要多形態的專用智能前端,比如高空瞭望攝像機、鷹眼、槍球聯動、雙目分析等,通過按需部署使前端獲得更高效、更精準的數據,實現更小的傳輸帶寬和更智能的敏捷控制。


2、邊緣域:智能按需調度,業務敏捷響應


邊緣域側重就近匯聚和存儲邊緣節點的各類異構數據、就近管理智能計算資源,滿足快速響應、快速分析的需要。面向復雜業務系統,邊緣域是業務分級應用的主要響應單元,可滿足用戶各級管理所需。邊緣域既可接收、整合、傳遞邊緣節點的感知信息,又可按需適配算力和算法對域內數據進行智能處理與管理,實現物聯智能應用。具體來說,單個邊緣域可以將節點和域的存儲、計算資源進行統一管理,通過兼容開放的智能算法倉庫,將智能算法按需調度到節點,再結合域本身的智能處理能力,最終實現域的智能自治;多個邊緣域互聯可以組成一個可彈性擴展的智能網絡,依據互聯的域和云中心的需要,滿足數據的匯聚、交換和視頻應用的共享。


通過部署“一平臺”(HacMaster物聯智能綜合平臺)實現域內的采、存、管、用、維的統一管理和業務的就近敏捷響應。該平臺對下管控邊緣節點,對上按需交換數據,同時,管理域內“二池一庫”資源(物聯計算存儲資源池、物聯數據池,智能算法倉庫)、邊緣節點的智能處理能力,提供開放的API/SDK接口供域內的物聯智能應用開發。在應對邊緣節點聯網部署的擴展上,邊緣域相比集中上云更靈活,更少受機房環境等因素影響,不僅能保障業務時效性和管理高效率,還具有較大的建設成本優勢。


3、云計算中心:服務大數據智能,輔助業務決策


海康威視AI Cloud架構中,云計算中心能夠彈性分配計算服務器、存儲服務器的資源,還能夠按需調度智能算法和大數據算法。其中,智能算法對來自邊緣域的物聯數據進行更高層級的感知智能處理,比如更大范圍的黑名單比對、更大范圍的跨時空關聯分析等;大數據算法對多維異構數據(物聯數據+業務數據等)進行認知智能處理,支撐多維大數據的綜合邏輯分析和決策分析。云計算中心與邊緣域、邊緣節點結合實現多層認知智能,如在平安城市業務中,可依據治安、偵破、反恐等大數據關聯實現以“預測預警預防”為主的全局分析應用;在智能交通業務中,可依據交通流量、交通違法、天氣等大數據關聯實現城市級交通態勢分析等。


云計算中心可部署海康威視Hac系列平臺:(1)HacStack云計算基礎平臺,統一管理云中心異構計算、存儲資源池(CPU計算資源池、GPU計算資源池、融合存儲資源池)和邊緣域的異構計算、存儲設備資源;(2)HacDataX大數據服務平臺,管理數據及大數據算法,提供大數據分析應用服務;(3)HacOSS運維服務平臺,實現從設備到網絡的全面監測和運維服務;(4)HacAppX綜合應用平臺,提供標準接口協議,實現基于可視化人機交互的綜合應用服務。


 


持續發展,構建AI Cloud新生態


海康威視秉持“開放、合作、共贏”原則,以開放的架構,協同合作伙伴構建AI Cloud新生態。遵循可持續發展理念,我們立足應用,與合作伙伴一起保障用戶投資,為實現用戶增值,提供咨詢、規劃、方案等設計;為完善用戶業務,提供遷移、升級、集成、數據、應用定制、運維等服務。在AI驅動的新時代,我們突破傳統邊界,攜手合作伙伴把握新機遇,一起“見遠,行更遠”。


 


結語


隨著AI技術的不斷成熟,以視頻為核心的智能物聯網將迎來最好的時代。在海康威視AI Cloud架構逐漸落地、配套產品陸續推出的過程中,我們有理由相信:為與最好的時代相見,我們已做最好的準備。



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