2022.05.04

邊緣計算與智能視頻分析實現智慧城市

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邊緣計算與智能視頻分析（IVA）如何幫助保障我們的日常生活安全

具備擴展網路介面的彈性邊緣設備能夠實時管理更大量的直播流。隨著具有更高頻寬和更快速度的5G網路，其基礎設施可用於開發高度可擴展和穩定的視頻分析解決方案。除了網路傳輸外，性能卓越的邊緣伺服器在加速處理大量影像/視頻的過程中扮演著重要角色。
此外，無延遲分析大量數據的能力對於時間關鍵的應用至關重要。在 GPU 的支持下，基於機器學習的計算密集型訓練和推理可以加速，以實現更精細的分析並及時做出反應。這些新技術的結合被稱為智能視頻分析 (IVA)，它使用基於深度學習的計算機視覺來完成各種任務，如識別、檢測、決策等。
利用5G生態系統下的邊緣AI伺服器處理IVA的優勢，我們的日常生活可以通過多種智能監控應用來保障安全。

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犯罪偵測
透過邊緣計算的實時視頻監控和面部識別，可以在每個邊界通過超低延遲的推斷來檢測犯罪或可疑個體。結合龐大的背景數據庫，邊緣伺服器還能從每日的收集和分析中學習，以提供更快的反應和更高的準確性。警報將通過多種設備和方式觸發，例如電話、可聽警報、基於物聯網設備的警報等，保安人員可以立即執行逮捕，以避免對社會造成任何傷害。

交通/停車控制
城市可以監控車輛交通/停車並分析實時視頻流與地圖和歷史數據，以規劃有序管理，包括設計適當的交通模式、擴展高流量道路或公共停車選項，以及執行額外服務。關於生活安全，充分理解為什麼某些地方經常發生交通事故可以幫助制定有助於防止進一步意外事件的行動。

公共健康/安全
隨著冠狀病毒疫情在這些年肆虐，追蹤感染者的接觸者對於避免疫情擴散至關重要。有效的接觸追蹤得益於實時影像處理和由人工智慧驅動的準確人臉識別，這些技術依賴於訓練過的深度神經網絡。為了主動預防，群眾檢測和社交距離的執行也可以利用這些新技術。

結論
隨著對可靠視頻分析解決方案的需求不斷增長，以將視頻流轉化為各種安全相關應用的洞察/行動，邊緣計算與智能視頻分析（IVA）以速度和準確性實現了這些需求。它不僅限於犯罪檢測、交通/停車控制和公共健康/安全，還通過充分利用大數據和即將出現的對更智能城市、更安全生活等新需求，實現預測性城市管理。

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SCB-1937C：2U邊緣伺服器，配備雙AMD EPYC^TM7000系列配備2個雙槽Gen 4 x16 FHFL GPU卡，4個PCIe Gen4 x8插槽用於網路介面卡、加速器和NVMe SSDs
BIS-3101：配備 Intel 8 的桌面工作站^th/9^thCore i 和 1x 雙槽 Gen 3 x 16 FHFL GPU 卡

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