雲側二次分析

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雲側二次分析‌是指在邊緣設備或端側進行初步分析後，將分析結果上傳至雲端進行進一步深入分析和研判的過程‌。

簡介

在智慧森林防火等應用場景中，端側和邊側設備會首先對原始視頻數據進行初步分析，如識別煙火等關鍵信息。然而，由於邊緣設備的計算資源和存儲能力有限，初步分析的結果可能存在誤報或漏報的情況。因此，將這些初步分析的結果上傳至雲端進行二次分析就顯得尤為重要。

在雲端，通過利用更強大的計算能力和更複雜的算法模型，可以對邊緣設備上傳的初步分析結果進行進一步的驗證和研判，從而儘可能地排除誤報，提高分析的準確率。這種二次分析的過程不僅可以為後續的報警自動化聯動處理提供可靠依據和分析結果，還可以幫助企業優化運營策略，實現更高效、更智能的決策和管理。

此外，雲側二次分析還可以與邊緣設備的實時數據相結合，實現邊雲協同的架構，根據用戶場景靈活定製邊緣智能能力，並快速部署智能算法，從而獲得業務上的最優表現。

‌雲側二次分析的具體步驟包括接收邊緣設備上傳的初步分析結果、進行進一步的數據處理和分析、以及生成最終的分析報告或決策建議‌。

邊緣設備（如攝像頭^[1]、傳感器^[2]等）首先對原始數據進行初步處理和分析，提取出關鍵信息或異常事件。

這些初步分析結果通過網絡傳輸到雲端，雲側系統接收並存儲這些數據。

‌進行進一步的數據處理和分析‌：

雲側系統利用更強大的計算能力和更複雜的算法模型，對接收到的初步分析結果進行進一步的驗證和研判。

這一步可能包括數據清洗、特徵提取、模型匹配、異常檢測等多個環節，旨在提高分析的準確性和可靠性。

‌生成最終的分析報告或決策建議‌：

基於進一步的數據處理和分析結果，雲側系統生成最終的分析報告或決策建議。

這些報告或建議可能包括異常事件的詳細信息、位置、影響範圍、可能的解決方案或應對措施等。

報告或建議可以提供給相關人員或系統，以便他們及時採取措施應對潛在的風險或問題。

雲側二次分析的過程是一個複雜而精細的數據處理流程，它依賴於邊緣設備的初步分析、雲端的強大計算能力和先進的算法模型，以及相關人員或系統的及時響應和決策。通過這一過程，可以實現更高效、更智能的數據分析和決策支持。