边缘计算在视频监控中的作用
边缘计算在视频监控中的作用主要体现在以下几个方面：
1.实时数据处理和分析
边缘计算技术能够在视频数据生成地点附近进行处理和分析，从而显著减少了数据传输距离，大幅降低了延迟。这对于实时监控、自动驾驶等需要即时反应的场景尤为重要。通过在边缘侧进行视频预分析，可以实现园区、住宅、商超等视频监控场景的实时感知异常事件，实现事前布防、预判，事中现场可视、集中指挥调度，事后可回溯、取证等业务优势。
2.降低带宽使用和网络负担
传统的视频监控系统通常将大量的视频数据传输到远端的数据中心或云进行处理，这不仅会导致网络带宽的过度使用，还可能引发网络拥塞。而边缘计算通过在本地完成数据筛选、过滤和分析，只将相关结果或重要数据上传到云中心，从而显著减少了带宽使用，减轻了网络负担，并降低了相关成本。
3.提高数据安全性
边缘计算通过在本地处理数据，减少了数据在传输过程中被截获的风险，增强了数据安全性。敏感信息可以在离开源站点前加密，提高安全防护。这对于需要保护隐私和敏感信息的场合，如智能家居、智慧城市等，尤为重要。
4.提升系统可靠性和能效
边缘计算设备即使在中心服务器或云服务不可用的情况下，仍能继续运行，确保关键操作的持续性，这大大提高了整体系统的可靠性。同时，减少数据传输可以有效降低能源消耗，有助于推动企业实现可持续发展目标。
5.智能分析和预警
边缘计算结合本地视频数据，可以直接进行数据筛选、过滤和分析，实时提取和分析视频中的行为特征，实现监控场景行为感知的数据处理机制。此外，根据行为特征决策功能，实时调整视频数据，既减少无效视频的存储，降低存储空间，又最大化存储“事中”证据类视频数据，增强证据信息的可信性，提高视频数据的存储空间利用率。例如，在安全生产监控中，边缘计算可以实时检测与识别烟火、安全帽与防护服穿戴情况、人员入侵检测、睡岗离岗检测等，对异常情况进行智能提醒和通知。
6.简化设备管理和维护
边缘计算设备通常设计简便，易于部署与维护，使得在地理分散的环境中的扩展成为可能，并允许通过远程方式进行高效管理。这大大降低了设备管理和维护的成本和复杂性。
总的来说，边缘计算在视频监控中的应用可以提高数据处理和分析的速度、降低带宽使用和网络负担、增强数据安全性、提升系统可靠性和能效、实现智能分析和预警，并简化设备管理和维护。这些优势使得边缘计算成为了未来视频监控中的重要部分。
