边缘和云解决不同的问题
边缘分析在摄像头上或附近运行，减少了检测到事件之前必须传输的视频数据量。云分析提供可扩展的处理、集中管理以及更轻松地访问更广泛的服务。
这两种方法都不一定更好。正确的选择取决于延迟、带宽、隐私、硬件容量、保留和持续管理。
比较运营权衡
边缘处理可以在某些网络中断期间保持核心检测可用，而云服务可以简化集中更新和跨场地分析。硬件限制可能会限制边缘模型，上传要求可能会限制云处理。
- 延迟和响应期望
- 可用上传带宽和连接可靠性
- 数据位置和隐私要求
- 摄像头数量和场地数量
- 谁将维护模型、设备和凭证
为什么混合动力系统变得普遍
混合设计可以在边缘执行即时过滤，同时使用云基础设施进行管理、选定的分析或长期服务。这可以保持架构的灵活性，而不是将每个工作负载强制转移到一个位置。
该系统仍应围绕实际事件流程进行设计，而不是仅围绕人工智能术语进行设计。
我们的定制化 AI 监控服务会结合现场摄像设备、网络条件、事件逻辑和响应需求评估合适的技术架构。
使用架构决策清单
在选择边缘、云或混合处理之前，请记录不可协商的要求。这使得决策与操作相关，而不是与最容易演示的功能相关。
- 可接受的最大告警延迟
- 互联网或服务中断期间的行为
- 可能离开酒店的视频和元数据
- 预期型号、设备和订阅生命周期
- 检测性能变化时的支持责任
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