Edge-Computing für Smart City-Anwendungen

Smart Cities erfordern eine umfassende Wahrnehmung von Informationen, intelligente Identifikation und Beurteilung, globale Integration und effiziente Entsorgung.

Beim Aufbau einer intelligenten Stadt ist die Anwendung von Edge-Cloud-Computing enorm wichtig.

Im Rahmen des Edge-Cloud-Computing lässt sich das gesamte Smart City-System in drei Schichten unterteilen: Erfassungsschicht, Sensorschicht und Anwendungsschicht.

Auf der Erfassungsebene nimmt die massive Überwachungskamera das Originalvideo auf und überträgt es an den nächsten lokalen Aggregationsknoten.

In der Erfassungsebene verfügt der Videoaggregationsknoten über integrierte visuelle KI-Inferenzmodelle und Parameter aus der Wolke, vervollständigt die Konvergenz des ursprünglichen Videostroms und der KI-Berechnung und extrahiert strukturierte Feature-Informationen.

Auf der Anwendungsebene kann das Stadthirn auf Basis der Feature-Informationen der einzelnen Aggregationsknoten umfassend planen und Entscheidungen treffen und bei Bedarf auch den Original-Videostream in Echtzeit abrufen.

Im System der Smart City spiegelt sich der Wert der "cloud-edge-end" dreistufigen Architektur vor allem in den folgenden drei Aspekten wider:

(1) Bereitstellung von AI-Cloud-Service-Fähigkeit: Der Edge-Video-Aggregationsknoten dockt an die lokale Überwachungskamera an und kann KI-Empowerment-Dienste für verschiedene Stock-Kameras mit unterschiedlichen Fähigkeiten bereitstellen. Die Cloud kann das KI-Argumentationsmodell für das Originalvideo jederzeit definieren und anpassen, um eine reichhaltigere, besser skalierbare visuelle KI-Anwendung zu unterstützen.

(2) Die Videoübertragung ist stabil und zuverlässig: die Entfernung von der lokalen Überwachungskamera zum Wolkenzentrum ist oft weit, die Übertragungskosten des privaten Netzwerks sind zu hoch, und die direkte Übertragung des öffentlichen Netzwerks ist schwierig, die Qualität zu garantieren. Unter dem Modell des "Transports nach der ersten Aggregation", kombiniert mit der Link-Optimierungsfähigkeit des Aggregationsknotens (CDN-Netz), kann der Übertragungseffekt von strukturierten Daten und Originalvideo garantiert werden.

(3) Einsparung von Bandbreite: Bei der Anwendung von Cloud auf verschiedene Arten von Überwachungsvideos kostet die Netzwerkverbindung viel. Der Smart City Service hat eine hochauflösende Bitrate und 7×24 Erfassungsanforderungen für das Originalvideo, und die Kosten für die Netzwerkverbindung können sogar mehr als 50% der Gesamtkosten ausmachen. Im Vergleich zu den Daten ohne den Edge-Knoten, der die volle Backhaul-Wolke verarbeitet, kann die KI-Berechnung am Video-Konvergenzpunkt 50%~80% der Rücklaufbandbreite einsparen, was die Kosten erheblich reduziert.

Die Entwicklung und der Bau moderner Smart Cities sind nicht von stabilen und zuverlässigen industriellen Embedded Computer Produkten zu trennen. Als Hersteller von industriellen Computerlösungen bietet Taicenn geeignete industrielle Computerdienstleistungen an, um entsprechend der tatsächlichen Anwendungsbedürfnisse zum Urbanisierungsprozess beizutragen.