近年来，随着大数据、云以及人工智能的火热发展，智能与安全成为科技发展的两大重要课题。在现代化城市和各类工业园区的建设工程中，以车辆和人口为基础的大数据应用对于城市安全布控有着重要的意义。传统摄像机监控录像的作用已成为安防产品的背景原色，将监控与行人识别、车辆识别结为一体的结构化摄像机为安防行业重要的发展方向。
在此背景下：
1、如何从上万路的视频中识别并提取有效的人体特征信息和车辆特征信息？
2、如何实现将大容量的视频数据中重要的信息或者关键特征进行存储？并同时保证这些信息的准确性（不失真）以及时效性。
3、如何实现结构化数据的检索和管理？
4、如何对已经部署的传统监控系统进行智能化升级？
产品介绍
针对以上问题，英飞拓推出了v2722系列基于深度学习算法的边缘计算盒子（又称结构化分析终端）。该边缘计算盒子采用嵌入式原理，运用深度学习的结构化算法，集成高性能嵌入式神经网络处理模块，可实现对实时视频中行人、机动车、非机动车目标的检出、跟踪、抓拍，并识别目标特征属性。同时，可设置基于目标的结构化数据检索（如车辆类型、车身颜色、车牌号码等等），进行大数据应用，做更高级的业务管理。同时支持h.265/h.264高效率解码，通过web端可实时显示结构化图像的时间或通道，保证信息的时效性，还可搭配结构化数据管理平台对车辆行人进行预警布控、轨迹分析等。
边缘计算盒子识别机制
产品应用
该边缘计算盒子对输入的实时视频进行人体、车辆目标的检出、跟踪、抓拍并识别分析出人体和车辆的具体特征属性，服务安防大数据时代。可应用于公安刑侦、交警、治安、情报、缉毒、反恐等预警布控情况，同时也可以应用于小区、公路交通、校园、边防等安全防范重要地方。尤其对于旧监控网络或者已经部署的常规高清监控系统的智能升级，有着明显的方案优势。
传统方案（云端计算）
传统方案：非智能网络摄像机 结构化分析引擎服务器 智能视频结构化管理平台
1、采用引擎服务器架构，成本昂贵；
2、服务器需要占用中心机房位置，方案实施周期长；
3、服务器方案适用场景为大规模，如果小系统也对结构化有需求，会造成资源浪费；
4、前端摄像机要重新建设。
创新方案（边缘计算）
创新方案：非智能网络摄像机 边缘计算盒子 智能视频结构化管理平台
1、采用嵌入式智能硬件（智能芯片 算法），价格便宜；
2、产品小巧，使用灵活，操作简单；
3、可用于前端，直接接入非智能ipc即可，便于利旧场景；
4、盒式/机架式两种产品形态，后端机架式，节省机房空间，节省成本，性价比高；
5、可接入智能管理平台，集群管理，进行大数据分析，做更高级结构化业务应用；
6、可联动报警。
英飞拓v2722系列基于深度学习算法的智能边缘计算终端设备的推出，及时解决了安防和ai领域智能化设备部署的一系列痛点和难点，为客户提供更加经济高效的系统方案。英飞拓始终坚持以科技和敬业服务安全的宗旨，不断推陈出新，与时俱进，创造更有价值的产品服务安全，服务社会。
