案例研究
行业：施工管理
产品：Triton IP67 相机
SDK：Arena 软件开发工具包
基于 Triton IP67 相机的施工现场实时 IoT 视频监控系统
在将 IoT 数据用于施工现场的实时监控时，图像处理通常有两种路径：边缘侧本地处理或云端处理。除云端方案在初期投入与持续运行成本方面的考量外，实时监控与分析还对数据处理吞吐能力与数据安全提出更高要求。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，视频监控与智能分析能力显著提升。然而，视频数据量极为庞大，当大量相机持续将视频流上传至云端并并行分析时，必须综合评估云端系统负载、带宽占用与处理效率，才能确保稳定、可靠的实时运行。
挑战
通过对施工车辆、设备以及现场人员的数据进行集中采集与统一管理，可实现对现场运行状态的远程实时掌握，提升运营可视化能力并提高维护效率。总部位于硅谷的 IoT 企业 MODE Inc. 提供可扩展的数据基础架构，用于采集来自物理世界的多源数据，帮助企业持续优化运营。
借助其传感器网关解决方案，MODE 可在数天内完成各类传感器与设备的接入，并将数据高效汇聚至云端，为后续分析与应用奠定基础。
在上一代系统中，录制视频通常为短时片段；而在当前系统中，可实现最长 4 小时的连续录制，并按每段 20 至 30 分钟进行分段存储，便于管理与后续分析。
在该应用中，两台 LUCID Triton IP67 相机（搭载 3.2 MP Sony IMX265 CMOS 传感器）接入同一网关。受限于网关性能，系统难以在同时进行高分辨率录制时充分释放相机能力，但仍可将视频压缩至 Web 级分辨率并稳定上传至云端。MODE 通过将高算力网关硬件与 MODE 网关软件相结合，实现了在边缘侧对录制视频进行 AI 分析，在性能、带宽与传输效率之间取得平衡。
解决方案
LUCID Triton TRI032S-CC 相机经过配置后，将图像以原始 RGB 数据流传输至 PC，并在 PC 端通过 Arena 软件开发工具包（SDK）生成视频。相机安装位置与 PC 相距数百米，通过远距离链路持续传输图像数据。
两台相机的同步接入在 MODE Mobility Cloud 中完成。该平台负责采集施工车辆的相关数据，并同步记录车辆外部与驾驶舱内的影像。本次项目中，MODE 在 MODE Sensor Cloud 上扩展了录像功能，但整体仍沿用 MODE Mobility Cloud 的基础架构，从而保持系统一致性，并便于后续扩展与规模化部署。
LUCID Triton 相机具备 IP67 防护等级，可在施工现场等严苛环境中稳定部署与长期运行。
在最高画质录制模式下，视频数据可能占用网络的全部可用带宽。为此，MODE 采用其自主开发的视频生成流水线来生成视频内容。LUCID 的视频驱动主要基于 C++ API 实现，便于进行高性能图像处理与系统集成。
结论
除采集车辆位置、加速度等运行数据外，系统还可实时获取施工设备的工作状态，用于提升设备利用率并优化维护管理。通过对施工现场环境与运行数据的持续采集与分析，能够在问题发生前进行预警与处置，从而降低风险并提升整体作业安全性与稳定性。
实现数据在总部的集中采集与统一管理至关重要。以全国范围内分布的 100 个施工现场为例，若需要对各地施工情况进行实时监控，传统方式将面临巨大的管理与运维压力。通过引入 IoT 自动化方案，并借助 MODE 将数据上传至云端，可实现每天自动汇聚来自全国 100 个施工现场的视频数据，在总部集中分析，并在各施工现场之间实现高效协同与统一管理。
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