以前做安全生产智能监控系统都是用海康的摄像头，通过后台的智能管理平台和超脑来完成算法分析，对人的不安全行为（吸烟、不戴安全帽）进行自动报警。拓扑图如下：

图1 海康智能分析摄像头组网拓扑

这种方案应用场景很广，唯一的缺陷是造价较高，一方面是海康的智能摄像头价格较贵（2000-3000元），另一方面是管理后台根据算法种类的多少还需要增加相应的管理模块（单独收费），并且整个系统不兼容其他品牌的摄像头（如大华、宇视、天地伟业等）。

最近接触了一种通过一种叫边缘计算盒子的设备，也是用来做智能监控功能，只是它的算法功能不是在后台完成，而是在前端，边缘盒子和摄像头一并接入接入层交换机，通常，八路视频摄像头需要一个边缘盒子。如下图：

图2 边缘计算盒子

边缘计算盒子（Edge Computing Box）是一种用于边缘计算的设备，通常包括计算、存储、网络和安全等功能。它通常是一台小型的计算机，可以放置在物联网设备、传感器或其他边缘设备附近，用于处理和计算边缘设备生成的数据，并将处理结果传输到云端或其他地方。组网拓扑图如下：

图2 边缘代理盒子组网拓扑图

边缘计算盒子的设计主要是为了满足物联网设备和传感器在边缘计算中的需求，例如实时数据分析、本地存储、数据加密和隐私保护等。这些设备通常配备了高效的处理器和存储功能，以支持复杂的算法和应用程序。此外，它们还通常具有低功耗和小尺寸的特点，以适应各种边缘场景。

边缘计算盒子应用场景

智慧工地：围绕施工工地最常见的工人工服识别、安全帽佩戴识别、人脸识别、安全周界检测、打电话/吸烟、摔倒检测、明火检测、渣土车、土堆裸露识别等一系列子场景。

智慧城管：十几种城市违规违法场景的识别，覆盖着市容环境、街面秩序、宣传广告、市政设施等类别。例如：出店经营、乱摆地摊、晾晒衣物识别等。

明厨亮灶：解决了餐饮企业顾客可以直观地看到后厨员工的操作是否规范，卫生是否合格，是否有一些不应该出现的物品。例如：抽烟检测、厨师帽、厨师服、玩手机、鼠患识别等。

边缘计算盒子一般更多会考虑它的算力和处理器、编解码能力、和支持接入摄像头路数，支持什么硬件接口等。也有很多人会看盒子支持什么深度学习框架和支持什么系统。

边缘计算盒子应该关注哪些参数

AI算力（TOPS）

关键作用：决定模型推理速度和可运行的算法复杂度。

典型值：

轻量级应用（如人脸识别）：1~3 TOPS（如UCloud UBoxAI ）。

多路视频分析（如16路监控）：16~32 TOPS（如天敏盒子 ）。

硬件类型：

优先选择集成NPU/TPU的芯片（如RK3399NPU、算能BM1688），能效比高于GPU 。

CPU与内存

1）CPU架构：多核ARM Cortex-A系列（如A53/A72），主频≥1.5GHz。

2）内存：≥4GB RAM（多路视频需8GB以上），存储≥32GB eMMC（支持算法和缓存数据）

3）视频编解码能力

• 工业质检：需支持4~8路1080P@30fps解码（如算能盒子）。

• 智慧交通：需16~32路解码（如天敏盒子）。

• 路数与分辨率：

• 编码协议：必须支持H.265/H.264，减少带宽占用 。

4）网络连接与协议

• 接口：双千兆网口（冗余设计）、支持5G/Wi-Fi 6扩展（如M.2插槽）。

• 工业协议：兼容Modbus、CANopen、PROFINET等（避免设备无法接入）。

• 视频协议：ONVIF、GB28181（兼容主流摄像头）

综合以上，个人觉得边缘计算盒子未来一定会成为智能视频分析领域的主流方案，因为它首先造价低，其次是兼容性强，无论是哪个品牌的摄像头，均可以接入进行算法训练。就连边缘盒子也不是封闭的产品，市面上品牌多得是，谁也无法一统江湖，这就为后期的升级扩展提供了方便(不必被厂家束缚手脚)。

边缘盒子的智能视频分析方案相当于是半成品，需要人工来开发管理平台和算法模型，而海康为首的领导品牌则相当于是成品，AI摄像头及超脑加上管理平台，立马就能用。各有利弊，就看用户是什么场景，结合预算工期来灵活选用了。

转自：什么是边缘计算盒子？