高密度分布式ARM通用计算集群
1.通用架构，ARM计算单元，标准的软件开发环境
2.绿色节能，处理同样并发数能耗下降20倍以上
3.容器架构，计算任务在容器间调度比较容易
4.微服务接口，容器和微服务天生的一对，应用加载更方便
5.规模接入，计算单元在一台服务器中高密度部署，支持不同规模的灵活接入和部署
基于边缘计算系统架构
学习和执行一体化，自动迭代
弹性架构计算，综合算力强
在摄像头视野里面，如果突然出现检测对象，系统可迅速调集计算资源，弹性计算才是王道，分布式计算资源可动态适应计算需求，综合计算能力强。
分布式部署，工程实现方便
存量摄像头和监控设备都可以接入分布式AI系统，可以盘活社会已有的1.6亿个智能摄像头。分布式智能平台给摄像头赋能，让每一个摄像头都拥有全面综合的智能功能，与普通产品类的摄像头有本质区别。
小区、社区、派出所、企业等原来汇聚视频的位置可以方便安装分布式AI系统，不改变已有监控网络的架构，不架设新的监控支撑网络，在原来视频服务器上挂接分布式AI集群，进行人工智能计算处理。
城市道路已有摄像头全部可以接入分布式AI人工智能平台，实现海量视频信号的动态处理能力，并可以将所有摄像头组成一个智能系统，资源共享、信息共享、多种智能技术融合使用。
对抗性神经网络原理
一个GAN框架，最少（但不限于）拥有两个组成部分，一个是生成模型G，一个是判别模型D。
在训练过程中，会把生成模型生成的样本和真实样本随机地传送一张给实样本随机地传送给一张给判别模型D。判别模型D的目标是尽可能正确地识别真实样本（输出为“真“，或者1），和尽可能正确地揪出生成的样本，也就是假样本（输出为“假”，或者0）。而生成模型的目标和判别模型相反，就是尽可能最小化生成判别模型揪出它的概率。
这样G和D就组成了一个可递归的对抗训练模型，在训练过程中双方都不断优化自己，直到达到平衡——双方都无法变的更好，也就是假样本与真样本完全不可区分。
自动机器学习
系统采用对抗神经网络来训练AI，让他进行自动深度学习。对比传统人工打标签的监督学习AI训练模式，可节省海量的训练时间，减少大量人力物力的投入。
还能进行不同应用场景的AI的并行训练，从而做快速训练，快速应用，快速部署。
不同训练模式的对比
传统的AI学习采用人工标注方式，识别一只猫需要标注几万张以上的图片。
IN-Edge系统采用对抗性神经网络自动学习模式，只需要少量真实照片，即可驱动AI通过GAN网络自动学习，生成训练模型，节省了大量人力和时间。
并行计算，多功能应用
多种AI应用并行计算。
高并发，能够同时接入上千路视频的计算处理。
跨行业、跨应用，可以在同一系统平台中同时处理运行。
低能耗，可持续绿色运行
IN-Edge分布式AI系统由于采用ARM架构，能极大降低系统能耗。
利用分布式系统，节省中心端资源投资，降低能耗。
多应用在同一平台并行运行，不用重复构建其他系统平台，从而降低能耗。
IN-Edge分布式AI系统基于自动学习，能够像人眼和人脑一样“认出”暴露在摄像头中的人的形象。
通过身份标注功能，能让AI知道所有暴露在摄像头中的人物身份，让AI拥有人类的记忆模式。
传统人脸识别技术只能一张一张对比库里人脸信息，而华通人脸聚类技术，能让机器无需比对库里信息，而认出所有陌生人和认识的人。
IN-Edge分布式AI系统能够准确通过人物的姿态、步态、人脸、骨架等多维度特征认出人形。并最终让机器像“人眼”、“人脑”一样认出人形、记住人形。
IN-Edge分布式AI系统基于人脸聚类识别与人形聚类识别技术，通过信息同步算法，最终让机器认出人物。
可将同张网络中不同终端，通过IN-Edge分布式AI系统，形成信息组网、信息共享、信息联动。
与各种独立部署的外部网络组网，实现夸网络的组网，让不同网络间可以实现数据同步。
IN-Edge分布式AI系统通过人脸聚类识别、人形聚类识别和人物识别技术来多维度识别捕捉到的影像，从而搜索出需要识别额对象；
对于模糊的影像和照片同样可以进行多维度搜索；
每一个经过摄像头的识别对象都会在系统中生成对应的缩略图，从中进行全面搜索；
可以在地图上描绘该搜索对象的运动轨迹，进行轨迹搜索。
通过AI技术对摄像头红外光谱图像的自动学习、处理分析，实现火灾的监控、预警、报警。
IN-Edge分布式AI系统采用分布式架构部署，无需改动现有雪亮工程的线路、架构，就可以整合雪亮工程里面的社会资源接入网、公安视频专网和公安信息网的资源，无缝对接雪亮工程。
IN-Edge分布式AI系统通过城市摄像头和边缘化运算，在前端快速提取视频的结构化信息，并根据信息的情况归类，发给交警、公安、国安等不同部门进行下一步的处理。
IN-Edge分布式AI系统运用人脸聚类识别、人形聚类识别、人物识别、车辆聚类识别、智能热源识别等技术监控小区，提高小区的安全性和改善生活环境。
通过IN-Edge分布式AI系统，可以根据车辆停放情况智能识别车位，方便城市管理者进行空车位引导、违章停车管理等功能。
IN-Edge分布式AI系统通过远红外温度检测和视觉识别能24小时监视烟雾和火焰的发生，特别适用于室内的火灾早期场景检测，比如烟雾报警器更灵感。
比如KTV或者餐厅等的室内场景，有正常热源，也有不正常热源，AI能自动辨别，把不正常的热源（例如禁烟区吸烟）转化成火灾隐患，自动报警。
IN-Edge分布式AI系统采可用于视频节目自动编目和智能检索，自动编目子系统对视频节目进行打点（标注栏目的开始和结束时间点）和编目（标注栏目的主要信息），智能检索子系统对视频节目进行音频视频索引，并提供多媒体检索服务。
自动编目与检索系统基于语音内容检索、音频模板、视频内容、字幕的检索能力，能够对所有视频节目进行24小时无间断节目（包括广告）定位，并监控所有电视24小时内的新节目（包括广告）。
