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边缘计算视频监控

传统视频监控系统前端摄像头内置计算能力较低,而现有智能视频监控系统的智能处理能力不足。 视频监控技术的应用降低了用户的建设维护成本,集中式计算和存储模式增加了视频数据的安全可靠性。 由于视频本身的非结构化数据特性和爆炸式增长的边缘视频数据,基于计算模型的视频监控技术仍存在以下问题亟待解决: ① 海量视频传输到计算中心对网络带宽要求较高,实时性得不到保证; ② 视频数据处理任务集中在平台执行 02 边缘计算+视频监控计算和万物互联技术为基础,融合边缘计算模型和视频监控技术,构建基于边缘计算的新型视频监控应用的软硬件服务平台,以提高视频监控系统前端摄像头的智能处理能力,进而实现重大刑事案件和恐怖袭击活动预警系统和处置机制 计算中心具有较强的计算处理能力,将网络边缘设备产生的数据上传到云中心进行存储处理已经得到了普遍应用。 当前存量的计算、物联网技术通过边缘计算结合,将显著提升对于以上高要求场景需求的支撑能力,例如通过视频边缘计算网关,将人脸识别、越界报警等行为分析功能由系统主站计算处理前移至现场,可有效降低视频监控系统的网络带宽需求及通信成本

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计算计算

计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实,粒计算计算的概念出现得还早。 不仅在大数据、人工智能这些领域,在计算里,粒计算同样受欢迎。计算是一种计算资源,集合了海量的数据处理,大数据、人工智能都有着紧密联系,而粒计算正是处理海量数据,尤其是不确定性数据的好手。 由于计算本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

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    视频监控“入”11个理由

    VSaaS(视频监控作为一种服务),是指基于托管的视频监控。该服务通常包括视频录制、存储、远程查看、管理警报、网络安全等内容。据统计,93%的企业已经采用了解决方案。 计算技术的进步和更大的带宽使得VSaaS(也被称为视频监控)越来越有吸引力。 通过和传统方式视频监控对比来展现视频监控的吸引力。 ? 1. 自动化部署 基于视频监控系统,能够随需应变方便的进行部署。 完善的移动化设备支持 基于计算的系统架构本身是为了远程访问而设计,使用户系统有流畅的视频接入和流访问能力。 视频监控云系统默认提供两份本地视频数据的远程备份,以防止互联网中断、网速波动导致的服务不可用问题。 总体而言,随着计算在其他行业应用中的普及,视频监控也正在向云中移动。

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    OTT视频边缘计算

    在演讲中,Steve从三个主题:在OTT工作流中如何使用面向服务架构、视频工作流的哪些部分将从边缘计算资源的可用性中获益最大、中心的作用,来分析了边缘计算在OTT视频行业的应用。 Steve首先介绍了边缘计算面向服务架构的定义,并展示了包含这两方面的OTT视频进程栈。 边缘计算:一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近所需的位置,以提高响应时间并节省带宽。 接着,Steve通过分析数字产品在客户,平台,供应商三方面的需求,指出了部署客户视频工作流中的挑战:需要提供可内容分发网络一起使用的可扩展环境,使客户能够将定制的ott工作负载部署到分发网络的边缘、能够实现按需扩展 、使视频流适用于低延迟工作负载的启动和执行。

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    监控视频课程上线啦!~戳我看视频

    用户反馈 “不会用” “看不懂” 讲好技术产品,让小白用户也能理解从来不是一件简单的事儿~ 但是,监控一直在努力呀?   ? 前几天,团队上线了全新的监控视频课程,如果你有这些疑问: 什么是监控监控可以应用在哪些场景? 如何在腾讯购买了服务器后接入监控? 如何获取产品相关监控数据? * 统统可以在这次的视频课程中找到答案: 4 章 24 小节,腾讯高级工程师亲力制作,手把手带您使用监控(特别感谢leos)~ 话不多说,视频看起来: 入口一:点击文末 阅读原文,即刻开始视频学习~ 入口二:腾讯公众号底部菜单栏【课堂】 ? 入口三:pc端用户,可在腾讯大学/腾讯课堂搜索课程名【监控初体验】 对课程有任何疑问,或者对监控有任何疑问,欢迎加监控团队微信号,畅聊产品需求和建议(不是机器人 /(ㄒoㄒ)/~~: ?

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    网络知识:视频监控传输带宽存储容量的计算方法

    监控视频系统中,我们都知道存储空间的大小和通道画面的数量和画面质量是有密不可分的关系的。今天我们对监控存储空间和传输宽带的计算做个简单的总结。 注:很多人对位和字节的概念不容易区分,问计算容量的公式里为什么会有除以8。 在相同分辨率的情况下,视频文件的码流越大,压缩比会越小,画面的清晰度就越高。 上行带宽:客户端信息上传到网络的带宽。 传输宽带计算公式: 1,网络带宽大小=比特率大小×监控数量 注:有些专业书籍中把比特率写成码率。大家能理解就行,按照我的理解是比特率是指网速,码率是指每秒产生的监控视频大小。 监控摄像机端的带宽是指:上行带宽。因为监控端将视频信息上传至视频监控机房) 监控中心的带宽是指:下行带宽。 ) = 150Mbps(下行带宽) 720P(100万像素)的视频格式的所需带宽:2Mbps(视频格式的比特率)×50(监控点的摄像机的总路数之和) = 100Mbps(下行带宽) 4,存储空间容量计算

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    视频监控系统存储控件,带宽计算方法

    比特率音、视频压缩的关系,简单的说就是比特率越高,音、视频的质量就越好,但编码后的文件就越大;假如比特率越少则情况恰好相反。2 N+ T4 h4 s( q. n ---- ) g% g E( L" 二、传输带宽计算: 比特率大小×摄像机的路数=网络带宽至少大小;/ W5 g' f7 C; K$ E W 注:监控点的带宽是要求上行的最小限度带宽(监控点将视频信息上传到监控中心 不同视频格式的带宽及存储空间大小计算如下: s1 V* h 9 S; |) s, e$ l' K 地方监控点: aCIF视频格式每路摄像头的比特率为512Kbps,即每路摄像头所需的数据传输带宽为512Kbps 200Mbps; \* 三、存储空间计算监控系统视频图像存储几种的方式 技术上可能的如下几种,但每家厂商并不完全一样: IPC本地可以存(插存储卡); 小规模方案前端嵌入式NVR内置硬盘可以存 ; 大规模方案后端CVR存储平台本地硬盘或者存储管理服务器本地硬盘可以存; 大规模方案后端存储服务器可以挂载IPSAN、NAS、FCSAN、私有存储; 存储空间的大小 = 码率×时间×监控点路数÷0.9

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    边缘计算计算的未来

    可以是街道和银行周围的监控摄像头。他们也不一定是体积很小的的东西,自动驾驶汽车也被认为是边缘设备。 相比,边缘设备和雾节点在物理上更接近,通常只有一步之遥,而边缘设备到中心节点通常路途遥远。雾节点甚至可以通过有线连接到边缘设备。 三、边缘计算机器学习的复杂性 ? 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 (来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 中心服务器或雾节点相比,边缘设备的内存要小得多,计算能力也要小得多。 在边缘设备雾节点之间或雾节点中央之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然,随着大家的努力,这些挑战已经得到解决,因此,在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后,云中心模式当然不会消失。

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    计算灾难恢复:解决计算相关的问题

    计算是需要灾难恢复的关键技术和服务之一。更重要的是,计算灾难恢复(Cloud DR)是证明企业实力以及使计算业务流程顺利运行的理想解决方案之一。 以下介绍计算灾难恢复相关的一些关键服务和优势: 什么是计算灾难恢复? 计算灾难恢复是在计算运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。 计算灾难恢复旨在恢复企业的重要数据,或在发生停机或自然灾难时启动故障切换。 计算灾难恢复的好处是什么? 以下概述了采用计算灾难相关的一些主要好处: 更快的恢复:在任何情况下,数据恢复都必须快速及时,以便按时交付最终产品。 计算灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要,这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但计算灾难恢复相比效率低下。计算灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。

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    DeepFlow®网络监控的发展

    去打开“黑盒”;去将采集分析解耦;去绘制一张全网的网络知识图谱;去提升分布式业务系统的可观测性,实现一个等量齐观的完全可扩展的监控架构。 简单回顾一下DeepFlow®的实践发展。 抽象层中的各类型采集器本身也是一套分布式系统,为后期面向大规模多类型的环境监控中高性能数据处理提供基础保障。 DeepFlow网分析:解决分布在各地的资源池网络监控缺失 ? DeepFlow全栈混合监控 ? 经过这些年的积累演进,云杉DeepFlow®产品实现了随扩展的网络监控架构。 在实践过程中,云杉网络也深入地、容器平台进行合作探讨,真切感受到技术人对于原生的热爱追求,并在此基础上团队之间的惺惺相惜。云杉将不断进步、保持先进,让更多的客户在架构保障侧安心。 【投稿】 欢迎SDN、NFV、边缘计算、SD-WAN、TSN、5G 网络切片等网络方向的观点类、新闻类、技术类稿件。

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    【解决方案】TSINGSEE青犀视频边端架构RTSP视频边缘计算平台EasyNVR搭建“上透明厨房”远程监控平台方案

    三、实现功能 1、无插件实时预览:通过浏览器调取视频 2、视频快照:可以定时快照 3、录像回看:回看云端录像 4、API接口:可对外提供接口供其调用 5、台控制(设备支持):可以对前端设备进行台控制 6、云端录像:实现云端录像 四、系统特点 1、强大的中心管理功能 EasyNVR远程视频监控系统中提出的中心服务器视频工作站理念,对所管辖范围广,系统庞大的监控应用用户来讲,将能提供更加清晰的组网、 监视、控制、管理逻辑关系从而提高系统使用率降、低运营费用系统维护费用。 中心服务器视频工作站可进行堆叠,也就是讲一个视频工作站不仅可以包含子硬盘录像机还可以包含更多下级视频工作站。那么这一功能将给我们的系统提供更加强大的管理能力和扩展能力。 在本系统中由于合理的配置了中心服务器存储服务器,以及前端网络视频编码器,它们将发挥他们最大的效率。 ?

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    疏而不漏——腾讯如何编织数据中心视频监控网络?(组网架构资源计算

    NVR(网络视频录像机)的选择 在过去的模拟摄像机时代,视频监控的架构基本上是模拟摄像机+DVR/DVS的模式,DVR要负责进行“模拟到数字信号”的转化和编码等工作。 视频系统的组网架构 视频监控系统通过多年的发展,在组网架构上已经日益简单:1.编码被集成到IP 摄像机中2.NVR/EVS等自带存储和管理功能3.用户可自行选择存储盘位、是否自带解码上墙等功能。 存储空间资源计算 视频监控的存储容量和码流有密切的关系。单个摄像头每天录像容量的计算公式为: ? 公式3 在计算前,我们需要了解摄像机的码流设置。图3、图4为一台典型网络摄像的码流配置界面。 交换机选择计算 前文提及了主流的视频监控组网架构,那么如何选择合适的POE交换机,避免造成网络拥塞,也需要进行充分的考虑。以下计算假定每台摄像机的码流均为4Mbps。 总结 天网恢恢疏而不漏,至此,我们已经从“设备选型布局”和“组网架构资源计算”两个方面,为大家介绍了腾讯是如何编织数据中心视频监控网络的,这也是腾讯数据中心安防产品“腾讯觅踪”的技术基础。

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    【解决方案】如何通过视频边缘计算网关+APP打造低成本视频监控?

    在很多项目对接中我们发现,一些有科研技术实力的企业会把视频监控作为自己企业业务系统的一个部门,对外以平台的形式对外输出,实现视频监控+智能分析+人员管理+企业管理一体化的管控平台。 但是也有一些业务场景,单纯的只是想做视频,不想做大的设备改造成本增加,根据这样的项目需求,我们推荐了EasyNVR视频边缘计算网关+EasyNVR-APP解决方案。 项目需求: (1)监控摄像头有公网固定IP; (2)有公有服务器; (3)现场64路设备统一接入,集中管理; (4)现有APP,无需做二次开发,随时随地即可查看厂区内监控设备; (5)云端录像7天,可随时进行录像回看 针对以上需求,我们给出“EasyNVR视频边缘计算网关解决方案”,通过服务端+APP打造一整套解决方案,支持用户权限管理、设备管理,可以为不同用户分配不同的权限,如车间一管理者,只能看到车间一监控视频。 超级管理员有设备的接入管理最高权限,同时有用户设备分配权限,视频监控+权限管理打造完整视频解决方案。 该方案可以在最少的人力成本时间成本条件下,完成对系统的运维、升级和改造服务。

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    计算的误区现实

    误区1:企业的数据中心在安全方面胜过计算 这里有一些重量级人物对于这个话题的思考:“纽约时报”科技编辑Quentin Hardy指出,传统数据中心环境中存储的数据相比,云端的数据可能受到更高程度的安全保护 Linthicum说:“主要提供商的安全状态大多数企业数据中心一样好或者更好,安全因素不应该被认为是采用公共服务的主要阻碍。” 误区2:监管者机构讨厌计算 计算的两个标准组织和美国联邦政府机构越来越接受计算的虚拟化设计,并将其视为一种可行的技术形式。例如,PCI安全标准委员会已经发布了计算指南。 误区3:遵从计算并不需要企业承担责任 合规性仍然是计算服务提供商和受监管公司之间的双重责任。 计算如今正在使用兼容设置来提高安全性,这与行业专家的观点一致,认为计算技术适用于任何组织。

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    计算的私有公有

    计算大致分两种,一个是私有,一个是公有,还有人把私有云和公有连接起来称为混合,咱们暂且不说这个。 容科技就给您分析下私有云和公有: 私有便是把虚拟化和化的这套软件布置在他人的数据中心里边,使用私有的用户往往很有钱,自己买地建机房,自己买服务器,然后让厂商布置在自己这里,除了虚拟化,也推出了计算的产品 所谓公有便是虚拟化和化软件布置在厂商自己数据中心里边的,用户不需求很大的投入,只要注册一个账号,就能在一个网页上点一下创立一台虚拟电脑,例如ecs也即阿里的公有,还有国内其他品牌,腾讯,网易等 并且因为他的渠道需求支撑自己的电商使用,而传统的计算厂商多为IT厂商出身,几乎没有自己的使用,因而阿里渠道对使用更加的友好,迅速发展成为计算的榜首品牌,赚了很多钱。 在阿里发布其计算渠道财报之前,人们都猜测,阿里电商赚钱,也赚钱吗?后来一发布财报,发现不是一般的赚钱。

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    计算的概念原理

    接下来这几篇将给大家介绍KVM的相关知识,讲到KVM之前我们先了解一下计算,这也是自己在网上找的一些知识总结。给大家参考一下。 一、计算的概念   1.1、是什么 ?    另一方面,计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户计算用户是保密的,但是对于提供计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。 三、计算基本原理     计算的基本原理是,通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将更互联网相似。 四、计算时代   目前,PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料,通过电子邮件或U盘他人分享信息。如果PC硬盘坏了,我们会因为资料丢失而束手无策。    而在“计算”时代,“”会替我们做存储和计算的工作。“”就是计算机群,每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“”的好处还在于,其中的计算机可以随时更新,保证“”长生不老。

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    数字时代计算边缘计算的区别

    计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。 物联网相比,边缘计算可以被看作是计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。 此外,环境中一样,所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的,通常是在一个数据中心,这样在保证可靠的远程访问的同时,通常很容易进行安全和控制。 然而,在某些情况下,基础设施中存在一些问题和挑战,边缘计算可以在其中发挥重要作用,提高云计算的性能。 为什么边缘计算计算至关重要 由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据,所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。

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    还不了解计算边缘计算

    计算机的性能已经完全不能支持发展的需求,网络技术的发展为计算机资源共享创建了可能,计算和边缘计算也渐渐出现在大众视野之中。 计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出,2010年计算概念在中国落地,大量的计算解决方案、技术标准开始逐步推广,互联网和IT行业成为第一批计算技术的关注者和使用者。 而人们更多地理解成在线计算,“”就是提供进行计算的平台。 边缘计算是为了弥补计算的一些不足而产生的,随着万物互联的时代来临,网络设备增多,数据的传输要求变得非常高,数据传输到计算中心再处理,增大了系统的延迟,数据量庞大,带宽承受不住,而且数据安全也得不到保障 计算边缘计算已经在很多应用场景下开花结果,产生了自身的价值,各种应用产品也随着各种需求而被开发出来,智能家居、工业物联网、智慧城市、5G边缘计算器等等都改变着我们生活的一部分!

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    监控服务器监控不同的6个原因

    我们需要自己去监控我们的服务的运行状况是否健康。 监控平台即服务(PaaS)风格的应用托管 计算的一大优势,就是它能让我们在部署应用的时候,完全不用考虑服务器层面的因素。 同时,我们在监控应用实例的时候,也不是采取直接在物理主机上安装代理的方式,而是通过使用一个特别的WebJob来实现的。 云端特有的弹性伸缩能力 弹性伸缩,也是计算给我们带来的诸多好处之一。 然而一旦开始使用计算,我们就再也不用担心,或者说起码不用如此在意这些细节了,更不用说我们甚至都不能获取到这些信息。在云端,我们可以采用无服务器架构,可以设置弹性伸缩的能力,然后就都ok了。 监控无服务器架构完全是一个新的领域。当基于无服务器架构开发的应用越来越多时,对应的监控方案也不得不迎头赶上。当然,服务提供商也需要去实现更多新的能力,以期让监控成为可能。 传统的监控方案并非是针对这些特殊的云端服务来设计的。因此要对这些服务进行监控的话,我们就必须通过服务提供商或者其它专业监控方案。

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      慢直播LCB(直播监控) 是专为大规模的音视频并发上行场景定制的解决方案。慢直播针对高并发推流进行优化,联合视频 AI 技术、云点播等能力,为实时监控、智能安防、景区定点直播游览等场景提供云端能力支持。

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