來(lái)源：羅姆半導(dǎo)體社區(qū)

智能城市需要對(duì)信息的全面感知、智能識(shí)別和判斷、全球一體化和高效處理。

在建設(shè)智能城市的過(guò)程中，邊緣云計(jì)算的應(yīng)用非常廣泛。

在邊緣云計(jì)算框架下，整個(gè)智能城市系統(tǒng)可分為三層：采集層、感知層和應(yīng)用層。

在采集層，大規(guī)模監(jiān)控?cái)z像機(jī)捕獲原始視頻，并將其傳輸?shù)阶罱谋镜鼐奂?jié)點(diǎn)。

在感知層，視頻聚集節(jié)點(diǎn)從云中嵌入視覺AI推理模型和參數(shù)，完成原始視頻流的收斂和AI計(jì)算，提取結(jié)構(gòu)化特征信息。

在應(yīng)用層面上，城市大腦可以根據(jù)每個(gè)聚集節(jié)點(diǎn)的特征信息進(jìn)行綜合規(guī)劃和決策，還可以根據(jù)需要實(shí)時(shí)檢索原始視頻流。

在智能城市系統(tǒng)中，“云邊端”三層體系結(jié)構(gòu)的價(jià)值主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

(1)提供AI云服務(wù)能力：邊緣視頻聚集節(jié)點(diǎn)與本地監(jiān)控?cái)z像機(jī)對(duì)接，并能為具有不同功能的各類攝像機(jī)提供AI授權(quán)服務(wù)。云可以在任何時(shí)候?yàn)樵家曨l定義和調(diào)整AI推理模型，以支持更豐富、更可伸縮的可視化人工智能應(yīng)用程序。

(2)視頻傳輸穩(wěn)定可靠：本地監(jiān)控?cái)z像頭到云中心的距離往往較遠(yuǎn)，專用網(wǎng)絡(luò)的傳輸成本過(guò)高，公共網(wǎng)絡(luò)的直接傳輸難以保證傳輸質(zhì)量。在“先聚合后傳輸”模型下，結(jié)合聚合節(jié)點(diǎn)(CDN網(wǎng)絡(luò))的鏈路優(yōu)化能力，可以保證結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和原始視頻的傳輸效果。

(3)節(jié)省帶寬：云在各種監(jiān)控視頻上的應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)鏈路成本很高。智能城市服務(wù)具有高清晰度比特率和7×24的原始視頻采集要求，網(wǎng)絡(luò)鏈路成本甚至可占總成本的50%以上。與無(wú)邊緣節(jié)點(diǎn)處理全回程云的數(shù)據(jù)相比，在視頻匯聚點(diǎn)進(jìn)行AI計(jì)算可以節(jié)省50%~80%的返回帶寬，大大降低了成本。

現(xiàn)代智能城市的發(fā)展和建設(shè)離不開穩(wěn)定可靠的工業(yè)嵌入式計(jì)算機(jī)產(chǎn)品。

審核編輯黃宇