nl en ca en ca nl nl nl en nl en en en en en ca nl nl nl en nl en en en en nl nl en nl nl hu nl nl nl nl hu nl nl nl nl nl nl nl nl nl nl nl en pt nl en en en nl de nl nl nl en nl en nl nl nl nl nl nl nl nl en nl nl ca en en nl en en nl ca en nl nl
11 augustus 2020 By Elza de Hooge Comments are Off Edge, Edge computing, Edge Video Analytics, fog computing
Architecturen voor edge video analytics
We kunnen de lage latency en hoge verwerkingscapaciteit van edge computing benutten voor videoverwerking. Dit stelt camera’s in staat om real-time analytics te produceren, die gebruikt kunnen worden voor toezicht, onregelmatigheidsdetectie, tracking, het verzamelen van inzichten uit beelden, en vele andere taken. Edge video analytics kan in verschillende architecturen worden geïmplementeerd.
Een fog of een fog node verwijst naar een groep edges die informatie en berekeningen met elkaar delen met gebruik van een willekeurige server node of door peer-to-peer verbindingen. In de afbeelding bij deze post wordt de fog ‘Edge’ genoemd, en de edges ‘Internet of Things’. Fogs en edges worden nogal eens door elkaar gebruikt. Dit hoeft geen probleem te zijn omdat ze in feite hetzelfde zijn. Beiden hebben betrekking op het benutten van de computing mogelijkheden binnen een lokaal netwerk om berekeningen uit te voeren die normaal gesproken door de cloud zouden zijn uitgevoerd.
Formeel gezien is edge computing een system-level horizontale architectuur die middelen en diensten van computing, opslag, beheer en netwerken waar dan ook langs het continuüm van cloud naar edge distribueert. De meeste berekeningen en opslag worden of binnen de edge of dichtbij de edge volbracht. Edge computing kan architectonisch worden georganiseerd als peer-to-peer computing, autonoom (self-healing) computing, grid computing, en andere vormen die gedecentraliseerde beschikbaarheid impliceren.
In veel gevallen kunnen de edges/camera’s samengevoegd worden in een fog, waarbij elke fog zich op dezelfde locatie bevindt als de camera’s en een of meer lokale processors heeft om de aanvragen van de heterogene camera’s te verwerken. Het doorsturen naar de cloud zou ook via de fog nodes kunnen plaatsvinden.
De apparaten waar de processors en opslag zich bevinden in een fog worden fog nodes genoemd. Verschillende video analytics en machine learning algoritmen kunnen in deze fog nodes worden geïmplementeerd. Deze fog nodes scheiden op intelligente wijze videoverwerking van de camera’s en de cloud.
Het samenvoegen van de edges maakt het systeem kostenefficiënt. Het nadeel van deze architectuur is echter dat er maximale beschikbaarheid van de lokale processors en opslag gerealiseerd dient te worden.
Een variant op de bovengenoemde architectuur is een architectuur met hiërarchische fog nodes/top level fog nodes die verscheidene andere fog nodes met elkaar verbindt en de informatie die van hen wordt ontvangen verenigt.
Verwerkingsunit voor iedere edge
Wat ook mogelijk is is dat iedere camera een eigen verwerkingsunit heeft. Hoewel dit resulteert in zeer lage latency, kan het de totale kosten van de infrastructuur en het onderhoud doen toenemen.
Bovendien is het een optie om camera’s binnen een fog node met elkaar te laten communiceren en een netwerk te laten vormen.
Net als dat er diverse architecturen ontworpen kunnen worden voor edge video analytics, kunnen er ontelbaar veel manieren zijn waarop deze ontwerpen worden geïmplementeerd. Waar de keuze naar uitgaat is afhankelijk van de case en de haalbaarheid. Ook de verantwoordelijkheden van de componenten (cloud, fog nodes en edges) kunnen afhankelijk van de situatie variëren.
Edge video analytics is trending en met het goedkoper worden van de hardware en computing kosten wordt het steeds meer realiseerbaar. Door gebruik te maken van de nieuwere hardware, stellen de AI algoritmen ons in staat om betekenisvolle informatie uit beelden en video streams op te maken. Op deze manier hoeven niet alle videobeelden die gegenereerd worden door edge devices als camera’s direct naar de cloud gestuurd te worden, maar wordt alleen relevante informatie verstuurd. Het resultaat: Snellere respons en besluitvorming.
Tokenization versus encryptie: Kies de juiste data beveiligingsmethode
Gezichtsherkenning bij het dragen van mondkapjes
Starten met een deep learning project: Train en implementeer een deep learning model
Starten met een deep learning project: Breng data naar training platform
Starten met een deep learning project: Breng data van edge naar fog en bereid het voor op training
Starten met een deep learning project: Bepaal jouw business- en data behoeften
Architecturen voor edge video analytics
Edge video analytics voordelen, nadelen en voorzorgsmaatregelen
AI activiteiten in de edge of in de cloud?
AI AI pijpleiding analytics artificial intelligence big data cybersecurity data encryptie data inbreuk deep learning Edge Edge computing Edge Video Analytics fog computing gezondheidszorg Human Pose Estimation IoT machine learning Multi-Person Pose Estimation ouderenzorg Pose Estimation SML tokenization UML valdetectie zorg
Stellar Security Computing is onderdeel van SuperNAS BV en ontwikkelt maatwerk computing platformen. Met name voor system integrators van grootschalige, mission-critical video- en beveiligingsoplossingen. Onze projecten lopen uiteen van gebouwbeheer tot patiëntenbewaking en infrastructuur surveillance.
+31 299 410 414
Dorsvlegelstraat 13, 1445 PA Purmerend
Stellar Computing is onderdeel van SuperNAS B.V. | Copyright 2020 © | Privacy Statement | Realisatie door DesignSupply