監控利舊升級 AI邊緣計算盒子賦能應用優勢
針對已經安裝監控攝像頭應用場景，要求時延要求高、算法需求復雜的，邊緣計算盒子通過提供端計算能力，減少數據傳輸量，提高效率，使海量數據能夠在本地實現存儲、處理、分析、決策和執行，具備行為識別及 AI 異常告警，實現端-邊-云協同，成為當前實施AI的最佳選擇方案。邊緣計算盒子與傳統監控結合，具備優勢如下：
針對已經安裝監控攝像頭應用場景，要求時延要求高、算法需求復雜的，邊緣計算盒子通過提供端計算能力，減少數據傳輸量，提高效率，使海量數據能夠在本地實現存儲、處理、分析、決策和執行，具備行為識別及 AI 異常告警，實現端-邊-云協同，成為當前實施AI的最佳選擇方案。邊緣計算盒子與傳統監控結合，具備優勢如下：
1、監控利舊
可以在不改造原有監控系統的前提下，快捷地部署在監控邊緣側，賦予老舊攝像頭新的AI能力，包括不僅限于人、車、物結構化分析、行為識別及 AI 異常告警。
2、降低壓力
對視頻數據進行壓縮、過濾、分析等處理，只將關鍵信息或結果上云存儲或中心服務器，大大減少了網絡帶寬的占用和數據傳輸的成本。
3、提高響應
實時進行視頻分析和決策，無需等待云端或中心服務器的反饋，有效降低了業務時延，提升了用戶體驗。
4?安全保障
對敏感數據進行加密或脫敏處理，避免了數據在傳輸過程中的泄露或篡改風險，保障了用戶隱私和數據安全。
5?擴展應用
根據不同的應用需求動態調整和優化AI算法、實現互聯網上云存儲，滿足更多的業務場景和用戶管理需求應用軟件定制需求。
在各行業數字化轉型升級進程中，在網絡邊緣側產生了龐大的數據，其硬件設備連接數量也在隨之增加，而邊緣計算具有就近處理海量數據、低延時高效率、信息安全等性能優勢。