1. 边缘计算节点的优点
为了解决传统、老式机器视觉架构的弊端，提升机器视觉精度和处理能力、丰富机器视觉的功能、拓宽机器视觉的场景适应，我们引入了边缘计算节点。

在引入边缘计算节点后，机器视觉架构的能力得到极大释放，服务器端不再处理大量无用、低质量数据，也不需要应对大量视频流引发的处理压力。在解放服务器端压力的同时，由于边缘计算节点和前端成像设备的紧密结合，降低了视频流延迟，丰富了前端成像的适应性。
l 要求带宽极小，对弱网环境更好的适应
l 对服务端处理能力要求极低，只处理有效数据；无需应对视频流处理压力
l 针对每个视频源均可进行最优的设置
l 整个应用平台费用大幅降低
2. 边缘计算节点的能力
在前置的边缘计算节点上，既可以部署通用的人脸识别功能，也可以根据不同的需求，部署特定的检测框架。

人脸识别
包括：人脸检测、人脸搜索、人脸比对、人脸去重、人脸追踪、高质量人脸照片输出等功能。
产生人脸照片质量对比：（第一和第二行为友商，第三行为我方边缘计算节点输出）

人体识别
包括：人体检测、人体属性输出、人体姿态检测、人脸比对、人体追踪等功能。
人体常见姿态检测：

车、船识别
包括：车/船检测、车牌检测、类别判定、停留检测、对象追踪等功能。
车/船检测示意：
 
 

 
 
 
定制型检测
需要对象进行学习后可具备检测功能，例如：人员安全着装检测，安全防护用品检测，进入禁区人员检测，物品遗留检测，漂浮物检测等。
其他
包括：动物检测、火苗检测、井盖检测、铁轨检测、工业产品检测等功能。
山火检测：
动物检测：