边缘计算在智能视频监控中的应用与优化
摘 要
随着智能视频监控技术的快速发展，其在公共安全、智能交通、智能建筑等领域的应用越来越广泛。然而，传统的云计算模式在处理大规模、高实时性的视频数据时面临诸多挑战，如网络延迟、带宽瓶颈以及数据隐私保护等问题。本研究分析了边缘计算与智能视频监控的技术基础，探讨了边缘计算的核心特征及其与智能视频监控的融合潜力。在此基础上，研究了边缘计算在智能视频监控中的多种应用场景，包括实时视频分析与处理、数据隐私保护以及资源受限环境下的性能提升等。为了进一步优化边缘计算在智能视频监控中的应用，本研究提出了计算任务卸载与资源分配优化、网络延迟与带宽管理改进以及能耗优化与系统可持续性设计等策略。
关键词：边缘计算 智能视频监控 深度学习
Abstract
With the rapid development of intelligent video surveillance technology, it is more and more widely used in public safety, intelligent transportation, intelligent building and other fields. However, the traditional cloud computing model faces many challenges when processing large-scale, high-real-time video data, such as network latency, bandwidth bottlenecks, and data privacy protection. This study analyzes the technical basis of edge computing and intelligent video surveillance, and explores the core features of edge computing and its fusion potential with intelligent video surveillance. On this basis, various application scenarios of edge computing in intelligent video surveillance are studied, including real-time video analysis and processing, data privacy protection, and performance improvement in resource-limited environment. In order to further optimize the application of edge computing in intelligent video surveillance, this study proposes strategies such as computing task unloading and resource allocation optimization, network latency and bandwidth management improvement, and energy consumption optimization and system sustainability design.
Keywords:Edge computing intelligent video monitoring deep learning
目 录
1 引言 1
2 边缘计算与智能视频监控的技术基础 1
2.1 边缘计算的核心特征 1
2.2 边缘计算与智能视频监控的融合潜力 1
3 边缘计算在智能视频监控中的应用场景 2
3.1 实时视频分析与处理的应用优化 2
3.2 数据隐私与安全性的边缘保障机制 2
3.3 资源受限环境下的性能提升策略 3
4 边缘计算在智能视频监控中的优化方法 3
4.1 计算任务卸载与资源分配优化 3
4.2 网络延迟与带宽管理的改进方案 3
4.3 能耗优化与系统可持续性设计 4
5 边缘计算在智能视频监控中的实践案例与评估 4
5.1 典型应用场景的案例分析 4
5.2 性能评估指标与方法论构建 5
5.3 未来发展趋势与技术挑战探讨 5
6 结论 5
致 谢 7
参考文献 8
摘 要
随着智能视频监控技术的快速发展，其在公共安全、智能交通、智能建筑等领域的应用越来越广泛。然而，传统的云计算模式在处理大规模、高实时性的视频数据时面临诸多挑战，如网络延迟、带宽瓶颈以及数据隐私保护等问题。本研究分析了边缘计算与智能视频监控的技术基础，探讨了边缘计算的核心特征及其与智能视频监控的融合潜力。在此基础上，研究了边缘计算在智能视频监控中的多种应用场景，包括实时视频分析与处理、数据隐私保护以及资源受限环境下的性能提升等。为了进一步优化边缘计算在智能视频监控中的应用，本研究提出了计算任务卸载与资源分配优化、网络延迟与带宽管理改进以及能耗优化与系统可持续性设计等策略。
关键词：边缘计算 智能视频监控 深度学习
Abstract
With the rapid development of intelligent video surveillance technology, it is more and more widely used in public safety, intelligent transportation, intelligent building and other fields. However, the traditional cloud computing model faces many challenges when processing large-scale, high-real-time video data, such as network latency, bandwidth bottlenecks, and data privacy protection. This study analyzes the technical basis of edge computing and intelligent video surveillance, and explores the core features of edge computing and its fusion potential with intelligent video surveillance. On this basis, various application scenarios of edge computing in intelligent video surveillance are studied, including real-time video analysis and processing, data privacy protection, and performance improvement in resource-limited environment. In order to further optimize the application of edge computing in intelligent video surveillance, this study proposes strategies such as computing task unloading and resource allocation optimization, network latency and bandwidth management improvement, and energy consumption optimization and system sustainability design.
Keywords:Edge computing intelligent video monitoring deep learning
目 录
1 引言 1
2 边缘计算与智能视频监控的技术基础 1
2.1 边缘计算的核心特征 1
2.2 边缘计算与智能视频监控的融合潜力 1
3 边缘计算在智能视频监控中的应用场景 2
3.1 实时视频分析与处理的应用优化 2
3.2 数据隐私与安全性的边缘保障机制 2
3.3 资源受限环境下的性能提升策略 3
4 边缘计算在智能视频监控中的优化方法 3
4.1 计算任务卸载与资源分配优化 3
4.2 网络延迟与带宽管理的改进方案 3
4.3 能耗优化与系统可持续性设计 4
5 边缘计算在智能视频监控中的实践案例与评估 4
5.1 典型应用场景的案例分析 4
5.2 性能评估指标与方法论构建 5
5.3 未来发展趋势与技术挑战探讨 5
6 结论 5
致 谢 7
参考文献 8
