在安防行業(yè)，視頻監(jiān)控已經(jīng)非常廣泛，是的基礎信息化設施。早期的視頻監(jiān)控只是簡單的通過攝像機對畫面進行記錄，然后通過記錄的畫面服務入侵探測和震懾burglars。隨著近年來人工智能技術的興起，人們越來越希望利用AI計算機的運算能力和算法對視頻監(jiān)控畫面進行分析，然后分析拍攝結果并自主反饋，以提高視頻監(jiān)控的功能和利用效率。比如我們目前可以使用AI的技術進行人臉識別、物體識別、火焰識別，安全帽識別，高空拋物識別，工服識別，離港識別等等，可以實現(xiàn)的識別算法非常豐富。

但是這些AI視頻算法需要大量的算力。我們簡單講一下AI是如何進行分析的。分析服務器需要將拍攝到的視頻全部進行解碼，解碼后變成一張張的圖片，然后根據(jù)圖片上的內(nèi)容進行計算對比，才能獲得計算分析后的結果。這就需要大量的算力，一般CPU也是無法完成這一工作的，就需要GPU進行工作，這進一步提高了設備的芯片性能要求以及對應的成本。同時，還面臨著如何部署這些算力的問題。

在視頻監(jiān)控中部署AI算力的方式有哪些？

目前大約有三種算力部署的方式。一種是將AI分析部署在云端，一種是把AI分析部署在邊緣，另外一種是把AI分析部署在攝像頭。也就是我們常說的云，邊，端。這三種部署各有優(yōu)勢，但是現(xiàn)在越來越多的攝像頭本身就集成了AI分析能力，為什么會這樣呢？主要有以下幾點。

AI算法部署在云

AI算法的云邊部署相對來講要復雜一些，算法和攝像頭分離，首先要解決的就是如何把監(jiān)控的視頻接入到算法分析服務器。而大多數(shù)算法公司的能力在算法，在流媒體接入處理方面并不擅長，一般提供的接入能力比較簡單，導致很多視頻監(jiān)控項目場景接入時配置復雜，取流不成功等問題。

AI算法部署在邊緣

還有一些邊緣計算設備采用攝像頭直接取流的方法。這在早年間沒什么問題。因為早期的視頻監(jiān)控業(yè)務輸出少，應用很單純，所以取個一兩路視頻，沒什么大的影響。現(xiàn)在情況已經(jīng)今非昔比，基于視頻監(jiān)控的業(yè)務太多了，而AI分析這種應用是24小時實時取流，對攝像頭的壓力很大，所以經(jīng)常會發(fā)生取流不成功，甚至攝像頭癱瘓，黑屏，不穩(wěn)定的現(xiàn)象，都是取流方法不正確導致的。目前正確的做法可以通過視頻接入網(wǎng)關，統(tǒng)一取流，根據(jù)業(yè)務應用輸出各種視頻流給其它業(yè)務平臺，包括AI分析服務器的視頻流應用。

另外云，邊緣部署需要占用大量的帶寬資源，特別是有限算法，部署在云端幾乎是不可能的，大量的視頻實時上傳進行分析，很多視頻監(jiān)控項目的上行帶寬根本達不到，導致分析效果差強人意。

AI算法部署在攝像頭

而AI算法部署在攝像頭內(nèi)，利用攝像頭自身的算力，在攝像頭內(nèi)完成計算，只將運算結果返回，這些問題都不會存在。將AI算法部署在攝像頭內(nèi)還有以下兩個好處：

硬件成本下降

AI分析需要很強的運算能力。早期的攝像頭沒有AI需求，因此配置較低。只滿足基本的視頻編碼能力。不具備分析能力。其主要原因是成本原因，如果在攝像頭內(nèi)增加算力，就要更好的硬件，這會導致成本的上升。

很多邊緣計算的AI盒子也正是看到了這一點，只利用攝像頭的攝像能力，將視頻流引入邊緣計算的算力服務器進行分析計算，再將結果返回給用戶。

這樣做沒什么問題，也有很大的優(yōu)勢，算力的選擇也更豐富。但是隨著AI市場規(guī)模的擴大，硬件成本的下降，很多攝像頭廠家也開始給攝像頭配置更好的硬件，并開發(fā)了算法能力與攝像頭集成。與邊緣計算產(chǎn)品開始形成競爭。

傳感器的集成度更高

AI的視頻分析目前都存在一個很大的問題，就是準確率低問題。而提高準確率需要不斷的學習和優(yōu)化算法，這是成本的。但是很多時候，單純依賴視頻的分析，也很難達到分析的效果。畢竟視頻畫面的分析來源過于單一。但是如果結合傳感器的應用，分析的成功率就會極大的提高。

比如我們分析火焰，單純用視頻畫面分析，很容易造成誤檢，但是如果我們把溫度傳感器，煙霧傳感器等數(shù)據(jù)進行結合分析，那么準確率會極大的提高。

將這些傳感器集成到攝像頭內(nèi)，在結合AI分析，這就讓攝像頭在行業(yè)的應用領域發(fā)揮了巨大的優(yōu)勢。而這一功能邊緣計算，云計算要集成起來會非常困難。首先需要單獨部署傳感器，需要物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關匯總數(shù)據(jù)，需要將兩個系統(tǒng)打通后返回綜合結果。

在這種情況下，很多視頻監(jiān)控廠家看準商機，推出的各種傳感器集成攝像頭，正是解決行業(yè)客戶的一些固有場景應用，一個攝像頭解決多種問題，同時增加AI識別分析的準確率，受到了市場的認可。

東勝物聯(lián)RK3588嵌入式主板賦能AI攝像頭主板

東勝物聯(lián)的RK3588 AI攝像頭主板，專為適應攝像頭制造商的需求而精心打造，緊貼當前AI賦能監(jiān)控的潮流。此解決方案集成了以下功能：

RK3588 AI 攝像頭嵌入式主板解決方案

支持人工智能框架： RK3588 支持 TensorFlow、MXNet、PyTorch 和 Caffe 等流行的深度學習框架，可輕松部署人工智能模型。

視頻處理： 它在視頻編碼和解碼方面表現(xiàn)出色，支持 8K@60fps。這樣就能高效處理視頻內(nèi)容，同時對多個通道進行編碼和解碼。

強大的圖形處理器功能：集成的 ARM Mali-G610 圖形處理器可提供 450 GFLOPS 的處理能力，適用于要求苛刻的圖形處理和圖像處理任務。

完整的接口選項： 主板包含多種攝像頭接口選項，如 MIPI、USB 和以太網(wǎng)，為各種配置和傳感器集成提供了靈活性。

支持紅外夜視功能： 它配備了紅外夜視連接器，可在弱光或惡劣天氣條件下提高可視性和圖像質(zhì)量。

高速連接支持： 它配備千兆以太網(wǎng)、LTE CAT4 模塊支持、eSIM、GPS 和 SIM 卡插槽，可提供可靠的多功能網(wǎng)絡連接選項。

低功耗： 設計優(yōu)化了能效，支持更長的工作時間，同時還具有低功耗的特點，這對連續(xù)監(jiān)控操作至關重要。

板載鋰電池連接器： 在斷電情況下，鋰電池連接器可確保不間斷運行，使其在安防和監(jiān)控應用中尤為可靠。

經(jīng)過嚴格的可靠性測試： 主板經(jīng)過測試，可在惡劣環(huán)境中以狀態(tài)運行，確保在各種部署條件下的穩(wěn)定性和可靠性。

這些特性共同使 RK3588 AI 攝像頭主板成為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的強大而靈活的解決方案，能夠處理多種復雜任務，同時保持效率和可靠性。

擁抱未來，盡在東勝物聯(lián)AI 攝像機主板解決方案

人工智能攝像機在監(jiān)控行業(yè)的日益普及凸顯了高級分析在安防和監(jiān)控應用中的重要作用。人工智能視頻分析將越來越普及，解決用戶的實際問題，提高工作效率。視頻分析的三大應用場景也將擁有各自的市場，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，更好地服務于客戶。

東勝物聯(lián)站在這一變革的前沿，提供包括 RK3588 AI 攝像頭主板在內(nèi)的前沿解決方案，通過提供完整的 BSP 和 SDK 支持簡化了開發(fā)流程。此外，通過專門的技術工程協(xié)助，東勝物聯(lián)還可確保無縫集成體驗，使制造商能夠創(chuàng)建既高效又有效的智能攝像機系統(tǒng)，以應對當今的安防挑戰(zhàn)。