如何一一解決智能前端的那些不足？
點擊次數(shù)：1704 更新時間：2019-12-28
如何一一解決智能前端的那些不足？
隨著安防智能化時代的開啟，行業(yè)用戶需要在前端設(shè)備中加入視頻智能分析的功能以減輕后端的工作壓力，但是嵌入到CPU中的智能算法將給ARM帶來超負(fù)荷的工作量，終的效果也是極差的。另外還有多種因素的存在，導(dǎo)致目前智能前端依然還只是輔助手段。
智能前端計算能力依然不足，成本太高
在人工智能領(lǐng)域，視頻監(jiān)控的海量數(shù)據(jù)，為后端的分析帶來了不小的壓力。雖然智能前端已經(jīng)出現(xiàn)了許多的芯片，無論是英特爾movidius、英偉達(dá)的Jetson系列芯片，通用性較好，能夠運行各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，但價格相對較高，主要針對市場。目前從大數(shù)據(jù)的角度去分析，海量數(shù)據(jù)的分析處理僅僅依靠前端攝像機的智能分析顯然是不現(xiàn)實的。
智能前端解決的問題是對海量數(shù)據(jù)進行初步的智能化篩選工作，把有價值的視頻信息提取出來后送到后端進行綜合分析處理和判斷，兩者分工明確，不能貼以競爭對手的標(biāo)簽。因為對于一個完備的安防系統(tǒng)而言，不存在智能前端會把后端設(shè)備替代的可能性，智能前端是緩解目前這種大多數(shù)以720P/1080P高清視頻傳輸壓力下的解決方法。
智能前端受到體積限制，解決芯片設(shè)計諸多問題
由于受到前端攝像機本身體積的限制，在攝像機的芯片加入智能算法，功耗肯定會比原來的大，散熱量也會加大。
解決智能前端需要對CPU硬件進行科學(xué)針對性的設(shè)計，不斷改善其功耗和散熱的功能，相比于前些年，現(xiàn)在的CPU已經(jīng)越做越好。其次是對嵌入的智能算法做優(yōu)化的處理，盡量避免程序過于復(fù)雜，減少運算量，讓一些復(fù)雜的東西變得簡單，比如可以先將特別耗費CPU資源的算法先硬化到芯片中去，減少智能算法對處理器資源的占用，這樣便可以大大提高運算的效率。
