计算机视觉的边缘计算-云计算不够用的原因

计算机视觉的边缘计算：云计算不够用的原因

2024-08-29 15:00:23 阅读：发布人：纵横智控

边缘计算是计算机视觉的一个重要方面，它允许在网络边缘而不是在云端或数据中心进行数据处理，这项技术变得越来越重要。因为数据以前所未有的速度生成，传统的云计算无法满足实时处理和低延迟。

什么选择边缘计算？

边缘计算是指在数据源附近进行的计算，而不是依靠远离数据接入点的云网络进行所有必要的计算。终端设备是指微服务器、边缘服务器、计算设备、手机、笔记本电脑和电视，包括任何显示数据处理前端的设备。

同时，计算机视觉可用于完成通常需要人眼才能完成的任何任务。边缘计算对于计算机视觉操作至关重要，因为它可以缩短响应时间，从而减少带宽，并且比大多数云计算平台更安全。

边缘计算的概念

边缘计算为何有用？

实时且延迟更低。由于边缘计算使数据更接近网络端点，因此可以实时访问数据，几乎没有缓冲。这使得偏远地区和城市地区的计算机视觉操作具有更快的响应时间。没有高效网络基础设施的地点也可以快速添加。例如，使用机器人手术的半乡村地区的医院需要实时访问其计算机视觉数据。云连接偶尔会附带 6-9 秒的缓冲，这对时间敏感的用例（例如这种情况）是不利的。

带宽。边缘计算也不依赖于中央数据中心或网络带宽。通过边缘计算处理数据可以降低数据传输成本，因为您几乎不需要访问云。

数据隐私。计算机视觉和视频分析基于视频数据。视频数据很敏感，因为它涉及人们的个人身份信息和其他安全图像。将视频数据发送到云端并将其存储在那里会增加数据安全风险。边缘计算处理视频材料，不需要将任何视频数据发送到云端或存储在云端。由于边缘计算将暴露风险分散到多个设备上，因此降低了暴露于安全威胁的风险。边缘计算可以执行与中央服务器断开连接的所有处理。因此，其私有架构使其更加安全。自动驾驶汽车经常使用计算机视觉数据。使用车载边缘计算而不是云端存储计算可以降低自动驾驶汽车被劫持的可能性。此外，数据不会与多个开发人员共享。这种隐私元素使黑客更难攻击边缘计算系统。