01 边缘人工智能将摄像头转化为实时决策点 大型监控网络会生成连续的视频流,这对集中式系统提出了很高的处理能力和带宽要求。这种转变是将人工智能推理直接集成到摄像头中,从而可以在边缘端进行目标检测、分类、跟踪和事件过滤;Axis 表示,其场景元数据架构可以同时跟踪多个目标,并在本地处理信息,然后再将相关数据发送到服务器。其结果是更快的事件响应速度、更低的服务器依赖性,以及更可扩展的视频监控架构,适用于多摄像头部署。
02 视频元数据的重要性日益超过录制视频本身。 人工审查大量录像会拖慢调查进度,并限制监控系统的运行价值。这种转变是将视频转化为结构化元数据,用于描述物体类型、位置、方向、速度、属性和时间戳;Axis Scene Metadata 支持逐帧信息和整合的物体摘要,其平台还符合 ONVIF Profile M 标准,可实现标准化的元数据流传输。其结果是:更快的取证搜索、更精确的事件筛选,以及将监控数据更多地用于运行分析,而不仅仅是视频回放。