如何一(yī)一解決智能前端的那些不足？
點擊次數：1286 更新時間(jiān)：2019-12-28
如何一一解決智能(néng)前端的那些不(bú)足？
随着安防智能化時代的開啓，行業(yè)用戶需(xū)要在前端設備中加入視頻智能分析的功能(néng)以減輕後端的(de)工作壓力，但是嵌入到CPU中的智(zhì)能算法将給ARM帶來超負荷的工作量，終的(de)效果也是極差的。另外還有多種因素的存在，導緻(zhì)目(mù)前智能前端(duān)
依然還隻是輔助手段。
智能前端計(jì)算能力依然不足，成本太高
在人工智能領域，視頻監控的海量(liàng)數(shù)據，爲(wèi)後端的分析帶來了不小的壓力。雖然智能前端已經出現了許多的芯片，無論是英特爾movidius、英(yīng)偉達的Jetson系列芯(xīn)片，通用性較好，能夠運行各類神經網絡算法，但價格相對較高，主要針對市場。目前(qián)從大數據的角度去分(fèn)析，海量數據的分析處理僅僅依靠前端(duān)攝像機的智(zhì)能分析(xī)顯然是不現實的。
智能前端
解決(jué)的問題是對海量數據進行(háng)初步的智能化篩選工作，把有價值的視頻信息提取出來後送到後端進行綜合分析處理(lǐ)和判斷，兩者分工明确，不能貼(tiē)以競争對手(shǒu)的(de)标簽。因爲對于一個完備的安防系統而言，不(bú)存在智能(néng)前端會把(bǎ)後端設備替代的可(kě)能性，智能前端是緩解目前這種大多數以720P/1080P高清視頻傳輸壓(yā)力下的解決方法。
智能前端受到體積限制，解(jiě)決芯片設計諸(zhū)多問題
由于受到前(qián)端攝像機本身體積的(de)限制，在(zài)攝像機的芯片加入智能(néng)算法(fǎ)，功耗肯定會比原來(lái)的大(dà)，散熱量也會加(jiā)大。
解決智能前端
需(xū)要對CPU硬件進行科學針對性的(de)設計，不斷改善其功耗和散熱的功(gōng)能，相比于前些年，現在的(de)CPU已經越做越好(hǎo)。其次是對嵌入的智能算法做優化的處理，盡(jìn)量避免程序過于複雜，減少運算量(liàng)，讓一些複雜的東西變得簡單，比如可以先将特别耗費CPU資源(yuán)的算法先硬化到芯片中去，減少智(zhì)能算法對處理器資源的占用，這樣便可以大大提(tí)高運(yùn)算的效率。
流量計
