天波AI Inside「安防篇」—边缘计算盒子的算力大小与算法的关系

在工业4.0与智慧城市建设的浪潮中，边缘计算盒子作为边缘计算解决方案的核心载体，其算力规模与算法设计正成为决定系统效能的关键变量。

边缘计算盒子的算力大小直接影响算法的部署边界。当前主流产品算力范围覆盖8-32 TOPS，恰好对应工业视觉检测、智能安防监控等场景的算力需求。例如，在交通路口部署的边缘计算盒子需同时处理8路高清视频流，要实现快速识别车辆类型、违章行为抓拍等实时任务，就要求大算力的边缘计算服务器集中对视频流的逐帧分析，通过复杂的卷积运算和特征匹配，来识别目标的位置、类别和动作。若盒子的算力不足，算法的运行速度就会大打折扣，导致视频分析出现延迟。

而对于一些轻量级的场景，如简单的区域入侵检测，采用相对简单的背景差分算法即可。这种算法对算力的要求较低，在算力有限的边缘计算盒子上也能高效运行，充分发挥其低功耗、低时延的优势。

作为天波AI Inside系列产品之一，广东天波边缘计算盒子V12 基于RV1126核心板设计，四核Cortex A7处理器，算力2.0Tops，可支持同时处理4路1080P@30fps H.264/H.265 RTSP视频流，支持人脸识别、车牌号识别、车辆抓拍、人体属性等算法，可结合场景按需配置算法能力。配置双网口设计，支持原有局域网、公网同步接入。作为AI边缘计算服务器，广东天波边缘计算盒子V12 采用低功耗设计，无风扇被动散热，支持-20℃～+55℃宽温度工作环境。

天波也列举了一些算力大小不同的边缘计算盒子可支持的AI算法，以作参考：

1、小算力边缘计算盒子支持的常用AI算法：

区域入侵、人员聚集、人员离岗检测、人员逗留、人体、非法吸烟、打电话、未穿厨师服、机动车、非机动车、人脸、人员跌倒、水面漂浮物识别、沿街晾挂、黄土裸露、渣土车泥头车检测、户外广告、店外经营、夜间老鼠检测、反光衣检测、占道施工、道路抛洒物、道路积水、悬挂横幅标语、井盖异常。

2、大算力边缘计算服务器支持的AI算法：

明烟明火检测、人车混行检测、翻越围栏、安全帽检测、工程器械、LED读数(标定)、枪支刀具检测、指针表计检测、人员拥挤检测、静止检测、反光衣检测、吊臂下站人、睡岗检测、

船舶-围油栏未闭环、车辆超速检测、人数超员检测、人员聚集、未穿长袖检测、通道占用、安全帽检测、船舶-输液软管未密封、车辆计数、口 人数监控(人体)、人数监控(人头)、工服检测、积水识别、鸟巢异物检测、车辆逆行、车辆拥堵检测、车辆禁停、车数检测、离岗检测、越线检测、区域入侵、人员徘徊、人员逆行检测、客流计数、打架检测、电梯电动车检测、特定人群检测、人员轨迹-人体、抽烟打电话检测、驾驶员左顾右盼、驾驶员行为分析、倒地检测、按钮指示灯状态、视频通道状态检测、电力按钮指示灯检测、电力空开检测、电力压板检测。

在这场智能变革中，边缘计算盒子已不仅是边缘计算解决方案的硬件载体，当算力突破物理极限，算法突破效率瓶颈，二者将在边缘侧迸发出改变产业格局的巨大能量。

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