客户说，“我想要实现视频AI识别，你给我出个方案”

“好好好，没问题”

“现在有安装的监控设备吗”

“现在已经安装了多少监控设备？需要加装吗？”

“已经安装的监控设备是什么配置，有AI算法吗？”

“想要实现哪些AI算法？”

当然，首先，一个最小化标配的监控设备由哪些组成呢？

一、监控设备的核心组件

我们试想一下，视频监控设备的底层是视频数据。

既然是数据，那都要经历采集、传输、存储、应用（查看）四个环节。

对应四个环节视频监控需要具备的设备有：

1. 摄像机(采集)：这是监控系统的基础，用于捕捉视频图像。根据不同的监控需求，可以选择固定式、半球型、枪机、红外线、高清或超高清等各种类型的摄像机。
2. 交换机（传输）：连接摄像机和录像存储设备，有时候也连接到网络中其他设备，确保视频数据在系统内部以及与外部网络之间的有效传输。
3. 录像机（存储）：常见的是硬盘录像机(DVR)，用于模拟摄像机系统，还有网络视频录像机(NVR)，用于IP摄像机系统。它们负责接收摄像机传来的视频信号，进行编码压缩，并存储到硬盘中以便日后查看和回放。
4. 显示器（查看）：实时显示监控画面，可以是单独的电脑显示器或专门的视频监视器，供人员查看和回放。

这就是视频监控系统的四个核心组件，除了这些，为了让视频监控系统运行起来，还需要考虑配件如电源供应、线缆（同轴电缆、网线等）、安装支架等，以及系统可能需要的软件配置和网络设置。

二、监控设备的更多可能

这个时候，客户说，“我不仅想要看到画面，还想要实现远程喊话”

没问题，加个拾音器+音响。

客户又说，“我想看到监控画面的同时，还要监测火灾”

没问题，加个烟感传感器。

客户还说，“火灾了得报警”

好的，加个声光报警器。

二、监控设备的AI识别

于是，客户又说了：

“我想看下每天进了有多少人，有多少车”

“如果监控里有人翻墙，要自动报警”

“如果监控里有人没带安全帽，要自动报警”

“如果加油站有人抽烟，要自动报警”

“车辆占道、车辆违停，火光烟雾、可疑人员、重点车辆…”

同理，都可以加，加在哪？怎么加？

从视频数据采集、传输、存储、应用四个环节拆解一下，视频监控如何升级AI算法。

1. 【采集】摄像头内置AI算法

这是最直接的方式，使用已经集成了AI算法的监控摄像头。

这类摄像头通常自带AI芯片，在摄像头内部计算。

【缺点】

很明显，由于摄像头硬件局限性，算力不高，也因此摄像头内置算法计算的精准度不高，一般都会配合云端做二次计算，所以这种摄像头一般适用于轻量计算的场景，比如家用监控中的人员宠物移动识别、基本的人员车辆出入识别等。

【优点】

这种摄像头价格便宜，部署设备的成本不高，基本满足大多数需求。

【Tips】

此外，摄像头的内置算法，可以升级吗？

较早时期的内置AI摄像头采用固定的算法，购买时预装的AI功能和识别模型在出厂后是无法更新的。

后来随着越来越多的高端或新一代内置AI摄像头设计，能够支持算法升级，升级的方式包括固件更新、云连接更新、可插拔模块或扩展槽。

2. 【采集】摄像头外加AI边缘计算单元

我们可以把边缘计算设备理解为在摄像头旁边再安装一个设备，目的是在数据传输到云端或数据中心之前，就地进行数据处理、分析和决策，对监控数据进行汇聚之后，初步分析处理和过滤，然后再上传到云端或中心管理系统。

【优点】

• 低延迟：由于数据处理发生在靠近数据源的边缘位置，能够显著减少数据传输延迟，对于实时性要求高的应用（如自动驾驶、智能制造）至关重要。
• 提高响应速度：本地化处理能力使得AI边缘计算网关能快速响应，提升系统整体的运行效率和用户体验。
• 减少带宽需求：通过在边缘端对数据进行筛选、压缩和预处理，减少需要上传至云端的数据量，节省网络带宽资源。

【缺点】

• 成本高：边缘计算网关需要专门的硬件设备，购买和维护成本较高，尤其是在大规模部署时。
• 管理和维护复杂：分布式特性使得管理和维护工作较为复杂，需要专业的技术团队进行监控和维护。
• 技术与标准不统一：边缘计算领域技术快速发展，但缺乏统一的标准和协议，可能导致兼容性和互操作性问题。

3. 【采集】摄像头外加AI盒子

AI盒子是一种专门用来增强已有监控系统或其他设备的人工智能处理能力的小型设备。它集成了AI处理器，专为运行特定的AI算法（如人脸识别、物体识别）而设计。

AI盒子和边缘计算设备不同的在于，更多强调的是对AI算法的支持和执行能力，可能更多地应用于视频监控的智能分析、智能家居的智能控制等场景，通过连接现有摄像头或其他数据源，为这些设备添加智能分析功能。

【缺点】

• 计算能力限制：虽然AI盒子增加了智能分析能力，但其算力相比云端或专业AI摄像头可能有限，处理复杂任务或高并发场景时可能受限。

【优点】

• 成本效益：相较于更换整套智能摄像头系统，外加AI盒子的成本更低，尤其是对于已大规模部署的传统摄像头环境，可以有效利用现有基础设施。
• 灵活性和升级性：AI盒子可以根据需要灵活部署，且容易替换或升级，当有新的AI算法或技术推出时，只需更新或更换AI盒子即可，无需改动摄像头本身。
• 易于安装和维护：多数AI盒子设计为即插即用，通过简单的网络配置即可与摄像头对接，维护起来也相对简便。

4. 【存储】更换支持AI功能的录像机（NVR/DVR）

这类录像机通常内置高性能处理器或与AI芯片集成，能够运行复杂的算法，直接对视频流进行分析。它们可以在视频数据被存储前或存储后进行处理，识别像人脸、车牌、特定行为等信息。同时AI录像机也能不断优化其识别精度，并根据预设规则报警。

【优点】

智能分析精度高，支持报警，支持收集和分析数据，与现有监控系统无缝集成，不需要大规模改造，便于升级。

【缺点】

升级依赖制造商的软件更新和算法升级，如果厂家支持不到位，可能影响长期性能和功能的更新。

5. 【应用】后端搭载AI识别服务平台

已有的监控系统，把视频数据传输到云端或数据中心之后，在那里搭载计算资源运行AI算法，然后将识别结果反馈给用户或触发相应警报。

【优点】

• 强大的计算能力：云端或数据中心拥有强大的计算资源，可以运行复杂的AI模型，处理大量的视频数据，适合处理高分辨率视频流和进行深度学习分析。
• 算法升级便捷：算法模型和软件更新可以在云端集中进行，无需对每个前端设备进行修改，易于维护和升级。

【缺点】

• 网络依赖性：依赖稳定高速的网络连接，网络延迟或不稳定会影响视频数据的实时传输和处理速度，可能导致识别延迟。
• 带宽成本：大量视频数据上传会消耗大量网络带宽，可能产生较高网络费用。
• 响应时间：相比于边缘计算，云端处理的往返时间较长，对于需要即时反应的场景（如紧急安全事件）可能不够迅速。