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南昌达内培训边缘计算技术应用需要注意哪些问题

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2021-10-28 14:11

边缘计算技术随着互联网的不断发展而被众多企业引用，下面我们就通过案例分析来了解一下，边缘计算技术应用需要注意哪些问题。

南昌达内培训边缘计算技术应用需要注意哪些问题

随着深度学习算法的突破，安防领域的目标识别、物体检测、场景分割、信息提取标签化、数据检索及分析研判等各项技术应用也在不断取得新的进展，相比于传统智能带来的应用效果，AI深度智能在识别准确率、环境适应性、识别种类等方面的效能提升显著。

在终端和边缘端，主要体现为内置高达30多种算法，其中混合目标检测模式支持同一场景下人脸、人体、车辆图片并行抓拍，人脸人体关联，以及人脸、人体、非机动车和机动车结构化属性提取，也就是轻量级的多维数据融合。当前技术的厂商推出的相关产品，已经可以支持前端多维数据的提取和分析，包括全场景和细分感知数据采集和融合。这类技术产品比较适合小规模项目场景应用，相当于一机多用，不仅大大减化项目部署的复杂性，而且降低工程实施成本。

边缘智能是将边缘计算与用户、业务结合，其不是简单的把边缘计算搭建起来，而是对管道能力的整体提升，是物联网应用的使能者。边缘智能具有数据处理实时性、业务数据可靠性、应用开发多样化等的优势。目前，安防领域边缘智能的发展一日千里，许多智能安防产品已经从具有边缘计算的能力开始进化为边缘智能，但是，边缘智能依然处于发展的初级阶段，技术、业务、商业模式等各方面的挑战仍然具有不确定性，接下来需要在标准化、产业联盟、场景驱动、产业链协同、安全隐私等方面做好工作，推动边缘智能的规模化落地。驱动边缘智能发展的业务场景主要包括网络传输的场景和应用特征产生的场景，从而形成对边缘智能的需求。目前，边缘智能已经在智能城市、智能工业、智能社区、智能家居、车联网等大量的垂直行业中形成示范应用，给垂直领域带来新的价值。

需要提及的是，现阶段，数据资源大多归属于不同地区不同部门，未来是否有这样一种机制，让数据既能够本地化又能实现跨地域互通，可以在降低数据传输的风险和成本的同时满足数据计算的需求。也就是说，多维数据融合和智能分析需要视频流媒体的分布式计算引擎和大数据动态分布式架构来支撑实现。

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