攝像頭邊緣計算方法

⑴ 邊緣計算與霧計算

隨著物聯網的快速發展以及大數據2.0時代的來臨，預計不久的將來將有500億台物聯網設備連接到互聯網，有50％的物聯網網路將面臨網路帶寬的限制，40％的數據需要在網路邊緣分析、處理與儲存。

過去，數據在前端採集通過網路傳輸在雲端計算，計算結果等一系列數據返回前端進行相應操作。然而，我們現在面臨的是巨大的物聯網設備的接入，每天產生的數據量給網路帶來了巨大的傳輸壓力，近TB級別的操作轉移到雲中進行實時數據交互是非常不現實的。

對於一輛自主駕駛的汽車來說，它需要更低的網路延遲，這也要求將計算能力轉移到更近的邊緣，以提高其工作的安全性。基於此背景，霧計算和邊緣計算得到了廣泛的重視。

先來看看邊緣計算和霧計算的概念。

霧計算

這個概念由思科在2011首創，是相對於雲計算而言的。它並非是些性能強大的伺服器，而是由性能較弱、更為分散的各種功能計算機組成，滲入電器、工廠、汽車、街燈及人們生活中的各種物品。

簡單點說，它拓展了雲計算的概念，相對於雲計算它離產生數據的地方更近，數據、數據相關的處理和應用程序都集中於網路邊緣的設備中，而不是幾乎全部保存在雲端。這里因「雲」而「霧」的命名源自「霧是更貼近地面的雲」這句話。

邊緣計算

它進一步推進了霧計算中「區域網處理能力」的理念，但實際上邊緣計算的概念提出比霧計算還要早。邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀90年代，當時Akamai公司推出了內容傳送網路(CDN)，該網路在接近終端用戶設立了傳輸節點，這些節點能夠存儲緩存的靜態內容，如圖像和視頻等。

邊緣計算的處理能力更靠近數據源，其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的邊緣末端。

某些應用程序可能會收集大量數據，這些數據被發送到中央雲服務的成本很高。但是它們收集的數據中可能只有少量是有用的。如果在網路邊緣進行某些處理並且僅將相關信息發送到雲，則可以有效降低成本。

例如安全攝像頭，將24小時視頻發送到中央伺服器將是非常昂貴的，其中23個小時可能只是一個空盪盪的走廊。如果使用邊緣計算，您可以選擇僅發送實際發生某事的那一小時。

那麼兩者究竟有什麼區別？

簡單點來說，霧計算和邊緣計算都涉及到處理更接近原點的數據。關鍵的區別在於處理發生的確切位置。

為了區分邊緣計算和霧計算，讓我們考慮以智能城市為例。

想像一下配備了智能交通管理基礎設施的智能城市，交通信號燈上連接了一個感測器，可以檢測到交叉路口每側有多少車輛在等待，並優先為最大等待數量的車道轉動綠燈。這是一個相當簡單的計算，可以使用邊緣計算在交通燈本身中執行。這減少了需要通過網路發送的數據量，從而降低了運營和存儲成本。

現在，想像一下這些交通信號燈是連接對象網路的一部分，包括更多交通信號燈，行人過路處，污染監視器，公交車GPS跟蹤器等等。

是否在五秒鍾或十秒內將交通信號燈變為綠色，這樣一個決定就會變得更加復雜。也許此時有一輛公共汽車在交叉路口的一側遲到了，也許該市決定在下雨時優先考慮行人和騎自行車的人，也許附近設有人行橫道或自行車道，等等，都會影響最終的判斷。

在這種更復雜的情況下，計算的判斷邏輯也會更復雜一些，此時我們可以在本地部署一個微型數據中心，以便分析來自多個邊緣節點的數據。這些微型數據中心就像區域網內的本地迷你雲一樣，被認為是霧計算。

由此看來，物聯網需要真正的邊緣計算/霧計算來應對日益增大的數據處理需求。未來邊緣計算市場規模將超萬億，成為與雲計算平分秋色的新興市場。

⑵ 邊緣計算的應用場景都有哪些

邊緣計算主要應用於以下場景：
1.無人駕駛
2.智能安防
3. 語音協助

4.醫療保健

5.農業和智能農場

6.能源和電網控制
從十次方平台看到的，望採納。

⑶ 華為對邊緣計算的思考與理解

作者：黃還青；華為高級產業發展經理，ECC需求與總體組副主席。

首先我們認為邊緣計算的興起應該是在過去三四年，之所以興起大背景是因為實體經濟的數字化轉型。這波實體經濟數字化以萬物感知、萬物互聯、萬物智能為特徵，這三方面的特徵僅僅依靠雲計算是沒辦法特別好的解決，比如實時性、帶寬、安全、隱私等等一些問題，在這樣背景下，邊緣計算逐漸興起。

我們分享幾個行業對於邊緣計算的需求特徵和大背景下浮現出來關於邊緣計算的機會。先看一下工業，1.工業4.0以及智能製造大背景下，推動了工業界原來傳統的架構重構：雲+邊緣+設備三層扁平互聯架構。在這個過程中，邊緣計算為什麼有價值？邊緣計算核心是解決了傳統五層架構裡面網路孤島、數據孤島與業務孤島的問題，同時更好的支撐柔性製造，並且帶來從技術到商業各個方面價值創新的能力。

2.OPC-UA overTSN向下滲透，邊緣計算碎片化的問題在工業界尤其明顯。比如工業界目前一個比較好的解決方案，能解決邊緣計算碎片化的方案。OPC-UA over TSN 原來更多是在PLC之間及以上的層次。去年11月份在 OPC基金會下面成立FLC工作組，工作組目的是 PLC以下的層次如何利用OPC UA over TSN 技術需求，研究明白，協議規范，定義清楚。

其實，工業界大背景下，施耐德這樣的巨頭已經圍繞大的趨勢，展開一些 探索 ，我們看到施耐德已經明確了要基於 雲+邊緣控制+產品 三個層次去重構原有的架構，特意強調邊緣控制層的智能化是非常核心的點，提到了邊緣計算的主要形態，包括本地設備和邊緣雲；同時和華為開展持續深入的合作。

智慧城市，從08年IBM提出了智慧地球概念後，智慧城市的建設在全球成為了個熱點；17年中國發布了數字中國戰略，引爆了新一輪智慧城市的建設，邊緣側擁有最全的訴求，所以新一輪智慧城市的建設需要邊緣智能、邊緣協同、邊緣能力的支撐；同時，5G的發展會極大推動城市的萬物互聯，這也將極大促進邊緣計算產業發展。例如河長巡河場景下，利用邊緣計算實時採集河湖動態信息，通過AI輔助進行監測數據處理，污染預警溯源；智慧路燈場景下，藉助邊緣計算實時監控路燈運行狀態，輔助路燈開、關、亮度管理，本地化運營團隊進行針對性維護，精準高效；雪亮工程場景下，邊緣計算不僅能夠進行邊緣預處理，剔除「垃圾」信息，減少上傳的視頻數據，還能夠使邊緣設備更加「聰明」。

全球主流運營商看重邊緣計算產業機會點，都在拓耕邊緣計算領域，從管道經營到算力經營，完善2C業務體驗，強化2B市場能力。

中國聯通致力於構建一個開放的，開源的Edge-Cloud服務PaaS平台，以靈活分配計算，存儲，網路和加速器資源，旨在加速邊緣服務的孵化和推廣。

1、發布CUBE-Edge2.0白皮書；

2、中國聯通將大力發展邊緣DC，啟動全國范圍內15個省市的規模試點；

3、主導的《IoT requirements for Edge computing》國際標准項目立項

中國移動將邊緣計算上升為公司戰略與5G並列。中移動將邊緣計算上升為公司戰略與5G並列，推動中國移動未來從管道經營（流量變現）擴展到算力經營（服務變現）」

1、成立中國移動邊緣計算開放實驗室；

2、發布中國移動邊緣計算技術白皮書；

3、宣布Pioneer300計劃。

美國電信公司AT&T將邊緣計算定位其5G戰略三大支柱之一，AT&T已經為移動和固定無線應用接入邊緣計算，可以使用LTE或5G連接進行部署。主導發起了Akraino開源，通過開源加快邊緣計算生態建設和商用部署。

全球移動通信系統協會，簡稱GSMA，全球移動通信系統協會（GSMA）成立於1987年，是全球移動通信領域的行業組織，目前其成員已包括220個國家的近800家移動運營商以及230多家更為廣泛的移動生態系統中的企業，其中包括手機製造商、軟體公司、設備供應商、互聯網公司以及金融服務、醫療、媒體、交通和公共事業等領域的企業。GSMA認為邊緣計算是運營商未來重要發展方向：

1、Edge Cloud如何幫助運營商Cloud VR/AR等新型業務降低部署成本，加快部署速度；

2、邊緣計算如何推動當前智慧城市，智能製造中圖像處理能力，

GSMA動態：

1、GSMA在MWC2019發布了邊緣計算白皮書：Distributed Edge Cloud: Definitions,

Dynamics AndDrivers，

2、GSMA計劃通過推動邊緣計算典型PoC來加速邊緣計算在運營商的應用。

GSMA定義的2大邊緣計算形態

運營商邊緣計算核心技術：

1、多形態I硬體（邊緣雲，一體機形態，異構數據處理雲化網關等）；

2、輕量級雲原生PaaS（微服務，Serveless等）；

3、安全（物理安全，平台安全，應用安全等）。

邊緣計算技術方嚮往那些方向走？

邊緣計算需要與雲計算協同，才能最大化增強實現彼此的應用價值，這個得到產業界的廣泛認同，但是邊雲協同的價值和內涵到底是什麼，涉及到那些方面的協同？這些問題在產業界一直缺乏共識。去年，ECC產業聯盟試圖從主要場景出發，初步梳理了邊雲協同的全視圖，我們認為邊雲協同大體上會涉及三層六類協同，也就是從IaaS 到 PaaS 到SaaS三個層次，邊緣側三個層次和雲側三個層次一定有相互協同工作，落實到具體場景中，不見得所有業務場景都會包括，我們這個六類應該是目前階段理解邊雲協同的全視圖。

邊緣計算正從1.0走向2.0，如果說1.0更偏向概念定義，主要目的是推動產業共識；2.0則更加關心技術和能力構建，從而促進邊緣計算的實踐落地。邊緣計算2.0核心觀點包括落地形態，我們認為主要是邊緣雲和雲化網關兩種形態，當然細分來說還有很多。

邊緣雲主要提供近現場的綜合計算能力，支撐智慧園區、平安城市、智能製造等場景，將中心雲的能力拉近到邊緣，是下一步雲計算創新突破的增長點。

雲化網關是企業/行業數據的匯聚節點，是網關設備基於雲計算技術的演進，主要通過多樣連接、實時處理、雲化管理和人工智慧等關鍵能力，邊雲協同使能行業數字化。

軟體平台，一定是引入雲架構、雲技術，實現端到端實時、協同式智能、可信賴、可動態重置的能力。

硬體平台：以異構計算為主，需要考慮ARM+X86+GPU+NPU+FPGA異構計算能力的支持。

核心特徵：邊雲協同和邊緣智能。

從趨勢看，邊緣計算發展分為三階段。

第一階段，這個階段時期大致是2015年-2017年，概念孵化，產業共識

產業共識：邊緣計算及其價值成為產業共識

概念泛化：霧計算、邊緣計算、節點計算、移動邊緣計算、開放邊緣計算

邊界不清：OT認為20年前的工業現場PLC即是、海康威視認為智能攝像頭即是、思科認為雲之下終端之上。

第二階段，當前就是在第二階段，2018年到2020年，主要是進一步聚焦及落地 探索

價值落地場景：從泛化概念，逐步聚焦到雲邊緣、物聯網邊緣價值場景。

業務本質：雲計算在數據中心之外匯聚節點的延伸和演進。「邊雲協同、邊緣智能」為核心能力。

第三階段是2020年以後，開始規模發展

帶來更豐富的應用場景：增值業務（如預測性維護）到控制系統（如vPLC）

以及更廣泛的行業覆蓋：從製造/運營商/能源到泛工業（如交通、企業、智慧家居等）

邊緣計算已經形成產業共識，正從泛化概念走向進一步聚焦及落地 探索 ，未來3~5年是產業發展關鍵期。

⑷ 邊緣計算有什麼特點

【邊緣計算六大特點】

1、去中心化：

邊緣計算從行業的本質和定義上來看，就是讓網路、計算、存儲、應用從「中心」向邊緣分發，以就近提供智能邊緣服務。

2、非寡頭化：

邊緣計算是互聯網、移動互聯網、物聯網、工業互聯網、電子、AI、IT、雲計算、硬體設備、運營商等諸多領域的「十字入口」，一方面參與的各類廠商眾多，另一方面「去中心化」在產品邏輯底層，就一定程度上通向了「非寡頭化」。

3、萬物邊緣化：

邊緣計算和早年的IT、互聯網，如今的雲計算、移動互聯網，以及未來的人工智慧一樣，具備普遍性和普適性。

4、安全化：

在邊緣計算出現之前，用戶的大部分數據都要上傳至數據中心，在這一上傳的過程中，用戶的數據尤其是隱私數據，比如個體標簽數據、銀行賬戶密碼、電商平台消費數據、搜索記錄、甚至智能攝像頭等等，就存在著泄露的風險。

而邊緣計算因為很多情況下，不要再把數據上傳到數據中心，而是在邊緣近端就可以處理，因此也從源頭有效解除了類似的風險。

5、實時化：

隨著工業互聯網、自動駕駛、智能家居、智能交通、智慧城市等各種場景的日益普及，這些場景下的應用對計算、網路傳輸、用戶交互等的速度和效率要求也越來越高。

6、綠色化：

數據是在近端處理，因此在網路傳輸、中心運算、中心存儲、回傳等各個環節，都能節省大量的伺服器、帶寬、電量乃至物理空間等諸多成本，從而實現低成本化、綠色化。

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邊緣計算：

「邊緣計算」是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

簡單來說，邊緣計算，就是用網路邊緣對數據進行分類，將部分數據放在邊緣處理，減少延遲，從而實現實時和更高效的數據處理，以達到對雲計算的有力補充。

⑸ 3.6mm和6mm的監控攝像頭可以看到的畫面角度是多少

3.6mm畫面角度是96 °；6mm畫面角度53 °。

攝像機照的有效范圍都是根據鏡頭的大小而有所改變。以下是固定攝像機的鏡頭大小，所照的范圍的角度、大小如下：

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監控攝像機鏡頭使用場所及角度

1、廣角鏡頭：視角在90度以上，一般用於電梯轎廂內、大廳等小視距大視角場所；如2.8MM2.5MM。

2、視角在60度以上用於5*5米左右場所3.6MM4MM。

3、視角在50度以上用於8-10米左右場所6MM。

4、視角在40度以上用於10-18米左右場所8MM。

5、視角在30度以上用於20-30米左右場所12MM16MM6、視角在20度以上用於30-50米左右場所25MM。

7、長焦鏡頭：視角在20度以內，焦距的范圍從幾十毫米到上百毫米，用於遠距離監視。

8、變焦鏡頭：鏡頭的焦距范圍可變，可從廣角變到長焦，用於景深大，視角范圍廣的區域；

9、針孔鏡頭：用於隱蔽監控。鏡頭越小，監控的面積越大，而圖像物體相對較小。鏡頭越大，監控的面積越小(窄)，而圖像物體相對較大。

可以簡單的計算方法：可視距離÷2就相等於所需鏡頭，再參考視角。

⑹ 邊緣計算是什麼

傳統的計算方式是集中計算，
比如在安防領域，傳統的是前端一個攝像頭，中間經過網路，直接給伺服器提供視頻流，至於說要進行視頻分析，那就是後端伺服器的工作，這種方式把復雜的計算工作都放在了後端，造成後端計算比較繁重，無法支持較大規模的部署；
何謂邊緣計算，就是把計算模塊放在邊緣端，比如放在攝像頭上，那這樣的話，和伺服器質檢復雜的媒體傳輸就變成了簡單的報警指令傳輸，比如說攝像頭識別到了報警，那隻要把報警信息傳給後台服務處理就好了，不用把視頻也穿過去；
目前針對邊緣處理這塊，衍生了很多的架構，邊雲協同就是一個典型的架構，這個架構通過邊緣計算模塊和雲端管理模塊的相互配合，搭建了更靈活的部署方式；他可以通過雲端對邊緣側的模型容器進行管理更新，更方便的實現邊緣側的演算法更新，演算法下發等工作；

⑺ 邊緣計算是什麼意思，有什麼應用呢

台階不算的，建築面積是以外牆外邊緣計算的。走廊的話，如果沒有圍護結構（通俗點說就是牆）的話，按投影面積的一半算建築面積。有圍護結構但層高小於2.2m的也算一般面積，大於2.2m時按全部面積計算。