在当今社会,大规模视频监控系统在各个领域都发挥着重要的作用,从安全防范到生产管理,无一不体现出其价值。然而,随着监控点位的增加和终端设备的庞杂,以及系统层级的日益复杂,大规模的视频监控系统面临着诸多挑战。其中,网络吞吐和系统平台算力的问题尤为突出。因此,引入智能硬件,行使边缘计算功能,成为解决这些问题的关键。
一、智能硬件在感知层的应用
在运维物联系统的感知层中引入智能硬件,可以大大降低网络吞吐,减轻平台算力的负担。智能硬件具备信息收集、加工分析处置的能力,可以在终端设备上完成对数据的初步处理,多数情况下只是向管理平台汇报处置结果。这样,网络只需传输经过初步处理的数据,大大降低了网络吞吐的压力。同时,终端设备的处理能力也减轻了系统平台的算力负担。
二、解放平台算力
通过智能硬件的边缘计算功能,我们可以将宝贵的平台算力从低价值的信息接收、分类整理、储存调用、分派下发等日常琐碎活动中解放出来。这样,系统平台可以将更多的算力投入到宏观战略层面的工作中,如大数据分析、趋势研判等。这样的工作模式可以充分发挥系统平台的信息整合优势,使其在数据分析和趋势预测等方面发挥更大的作用。
三、为系统平台的优化升级预留宽广通路
采用智能硬件的设计,不仅可以解决当前的问题,更为系统平台的未来优化升级预留了宽广的通路。随着技术的不断发展,我们可以根据需要更新智能硬件的功能和性能,甚至可以将其升级为更高级别的智能硬件,从而使整个系统保持最佳的运行状态。
综上所述,在大规模视频监控系统中引入智能硬件,可以使运维物联系统的感知层发挥更大的作用。它不仅可以降低网络吞吐,还可以将平台算力从低价值的日常工作中解放出来,使其更多地投入到宏观战略层面的工作中。同时,采用智能硬件的设计也为系统平台的优化升级预留了宽广的通路。因此,我们应该充分认识到智能硬件在大规模视频监控系统中的重要价值,并在未来的工作中积极探索其应用前景。
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