通过连接智能边缘的智能设备确保企业环境安全可靠

heyjoypaul

人工智能加速、功能丰富、智能连接的相机的未来就在眼前。Qu相机解决方案将强大的图像处理和人工智能与机器学习()相结合。它们专为帮助用户在消费者和企业应用程序中创建各种智能物联网环境而设计，包括监控、行车记录仪、智能访问控制和面板等。我们的互联智能摄像头解决方案有助于保护企业环境，并对企业安全和公共安全领域带来变革。通过高通视觉智能平台和各种强大的生态系统合作，我们帮助企业从传统的V模型过渡到跨各种应用从监控到智慧城市的V模型。最终，这种转变有助于优化业务运营。高通被誉为移动和无线行业的先驱，但我们提供联网摄像头的物联网业务正在稳步增长。因此，我想借此机会回答有关该业务的一些常见问题，特别是它与人工智能、互联智能边缘和更广泛的安全性之间的关系。安防行业摄像头技术最重要的趋势是什么？安全部门需要安全有效地查看和分析视频和数据，以提供对场景有意义的解释。虽然最初的使用计算机视觉的相机浪潮是一项重要的创新，但机器学习的出现使安全行业实现了巨大的飞跃。目前，三种技术趋势将继续推动创新。首先，由于传感器正在迅速从全高清(F)分辨率过渡到K分辨率，相机开始看到更多内容。相机制造商还向单个相机单元添加多个传感器，从而提高底层硬件的利用率。其次，现代相机比过去拥有更。

多的功能。摄像头的计算能力正在迅速增强，公司正在利用更新的机器学习模型进行创新，以满足各种用例的高需求，例如人员和物体检测、分类、人数统计和车辆识别。第三，安全摄像头已经变得无处不在，使得在某些难以布线的区域安装摄像 开曼群岛电话营销数据 头成为可能。随着变得越来越普遍，连接的低延迟和高带宽支持各种新的用例，从关键任务紧急服务到智能工厂和智能城市。先进的摄像头为安防行业解决了哪些问题？安全行业始终必须在几乎没有人为干预的情况下产生有意义的结果。这需要实时、无延迟地完成，并且必须保护数据的隐私。为了应对这一挑战，人工智能工作负载必须从云端转移到边缘。智能相机拥有专用加速器和可信执行环境，可以安全、私密地实时对视觉数据运行基于机器学习的推理。联网智能摄像头解决了许多安全问题，但也带来了安全挑战。在部署保护关键基础设施的物联网摄像头时，组织必须从网络安全角度考虑什么？保护传统网络边界已不再足够。随着部署在多个云中的应用程序的兴起以及移动劳动力的不断增长，传统的网络边界已经消失。零信任方法对于增强安全性至关重要。持续验证连接摄像机的设备信任并监控设备运行状况以验证关键决策过程中使用的敏感数据的真实性和完整性非常重要。Qu大力投资基于的硬件和软件以及信任支持服务，以实现。



全系统方法来保护各种用例的安全。Qu的处理器配备了一系列安全功能，例如安全启动、全盘加密、可信执行环境、安全协议和安全摄像头接口。这些连接安全功能允许最终用户消费者、企业、服务提供商建立对其设备的信任。随着我们扩展到服务领域，我们的云服务使最终用户能够利用硬件信任根(R)在整个生命周期中建立和维护设备信任。我们的服务还可以安全地配置敏感信息，例如从云端到边缘的机器学习模型。从传统技术升级到智能相机可能非常昂贵。组织应该如何应对挑战？这是一个非常现实的问题，它影响着个体企业以及过去二十年来大力投资部署智能相机的各种原始设备制造商。该解决方案是一个智能边缘设备，换句话说，是一个人工智能设备或人工智能盒，支持通过盒子卸载和处理传统摄像机视频流，由专为高计算和高并发性的设计的提供支持。基于跨多个摄像机流的分析。例如，高通Q8和高通QR可以解码传入的视频流并在每个流上同时运行人工智能模型，并且只需要很少的电量即可运行。这样的x可以在边缘进行处理，而成本只是云的一小部分。此外，支持时间敏感和或带宽密集型应用。x方法也符合行业从视频管理软件(V)向视频软件即服务(V)实施的转变。将人工智能服务部署到已经运行的摄像机网络中，使企业能够优化其运营、增加利润并制定增长战略。他们无需升级所有相机即可做到这一点。最终，我认为我们将看到一个由边缘人工智能盒和先进人工智能摄像头组成的复杂网络，可以提高企业的质量和生产力，并提高城市的效率和安全性。