12、基于边缘计算和区块链的安全交通负载均衡解决方案

基于边缘计算和区块链的安全交通负载均衡解决方案

1. 现有类似系统分析

为了解决与本研究类似的问题，我们列出了一些采用相似或更直观方法的系统或基础设施。以下是这些系统的总结，以及它们与我们方案相比的优缺点。

系统	描述	优点	缺点
TrafficLink	一套使用机器学习进行交通检测和自动交通控制的硬件、处理单元和检测系统	增强的模拟系统，减少信息存储；降低工作量和存储需求	从检测设备到处理服务器均为专有系统；直接连接到安全服务器；安装成本高；无数据共享能力；专有安全协议；信息收集缺乏透明度和隐私问题
Calipsa	深度学习驱动的视频监控	先进的检测系统，警报调度和存储，无需硬件即可轻松集成	未实施自动化系统；警报系统限制了与数据的交互；无完整视频数据存储；专有安全协议；无数据共享能力；缺乏隐私考虑；不适用于高流量检测
TELEGRA Smart Traffic Management	全面的交通监控、自动化和模拟系统	安装成本低，多模式检测系统，集成可视化工具，包含事件检测	专有安全协议；数据内部存储；使