監(jiān)控設(shè)備 做視頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，得搭配硬件設(shè)備、軟件算法和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)一起用。這種實(shí)時(shí)分析能讓監(jiān)控系統(tǒng)更智能、響應(yīng)更快，給安防、生產(chǎn)、交通等領(lǐng)域的管理幫上大忙。

很多場景會(huì)在監(jiān)控現(xiàn)場附近裝邊緣計(jì)算盒子，比如NVIDIA Jetson系列或者專用的AI邊緣設(shè)備。這些設(shè)備能直接實(shí)時(shí)處理攝像頭傳過來的視頻流，不用把大量數(shù)據(jù)遠(yuǎn)距離傳輸，延遲特別低，很適合對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的場景，像工廠安全生產(chǎn)監(jiān)控、交通流量監(jiān)測這些都常用。

要是監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)模大，或者需要集中管理所有數(shù)據(jù)，就把視頻流傳到云端服務(wù)器去分析。云端服務(wù)器計(jì)算能力強(qiáng)、存儲(chǔ)空間也大，復(fù)雜的AI模型都能跑起來。不過這種方式得保證網(wǎng)絡(luò)帶寬足夠，不然數(shù)據(jù)傳不動(dòng)，容易出現(xiàn)卡頓瓶頸。

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