边缘计算在智能城市的应用

来源：罗姆半导体社区

智能城市需要对信息的全面感知、智能识别和判断、全球一体化和高效处理。

在建设智能城市的过程中，边缘云计算的应用非常广泛。

在边缘云计算框架下，整个智能城市系统可分为三层：采集层、感知层和应用层。

在采集层，大规模监控摄像机捕获原始视频，并将其传输到最近的本地聚集节点。

在感知层，视频聚集节点从云中嵌入视觉AI推理模型和参数，完成原始视频流的收敛和AI计算，提取结构化特征信息。

在应用层面上，城市大脑可以根据每个聚集节点的特征信息进行综合规划和决策，还可以根据需要实时检索原始视频流。

在智能城市系统中，“云边端”三层体系结构的价值主要体现在以下三个方面：

(1)提供AI云服务能力：边缘视频聚集节点与本地监控摄像机对接，并能为具有不同功能的各类摄像机提供AI授权服务。云可以在任何时候为原始视频定义和调整AI推理模型，以支持更丰富、更可伸缩的可视化人工智能应用程序。

(2)视频传输稳定可靠：本地监控摄像头到云中心的距离往往较远，专用网络的传输成本过高，公共网络的直接传输难以保证传输质量。在“先聚合后传输”模型下，结合聚合节点(CDN网络)的链路优化能力，可以保证结构化数据和原始视频的传输效果。

(3)节省带宽：云在各种监控视频上的应用中，网络链路成本很高。智能城市服务具有高清晰度比特率和7×24的原始视频采集要求，网络链路成本甚至可占总成本的50%以上。与无边缘节点处理全回程云的数据相比，在视频汇聚点进行AI计算可以节省50%~80%的返回带宽，大大降低了成本。

现代智能城市的发展和建设离不开稳定可靠的工业嵌入式计算机产品。 

审核编辑 黄宇