边缘计算通过减少延迟、优化带宽使用和实现本地化处理来提高实时视频搜索性能。通过在更靠近数据源（例如摄像头、传感器或用户设备）的地方处理数据，边缘计算最大程度地减少了将原始视频流发送到远端云服务器的需求。这种接近性实现了更快的分析和响应时间，这对于监控、直播事件监测或毫秒必争的工业自动化等应用至关重要。例如，使用边缘设备的安全系统可以在本地分析视频片段以检测入侵者并触发警报，而无需等待与中央服务器的往返通信。
另一个关键优势是降低带宽消耗。通过网络传输高分辨率视频会消耗大量资源，尤其是在扩展到数百个摄像头时。边缘设备可以在将相关片段或洞察发送到云端之前，通过提取元数据（例如，物体检测、面部识别）或压缩数据来预处理视频流。这减少了数据传输量，在带宽受限的环境中特别有用。例如，一家通过摄像头分析顾客行为的零售店可以使用边缘节点来识别特定行为（如拿起商品），然后仅将这些标记的事件发送到中央控制面板，从而避免流式传输数小时的原始视频片段。
最后，边缘计算能够实现针对特定环境定制的上下文感知处理。边缘设备可以针对本地用例进行优化，加载自定义模型，例如在交通摄像头中识别车牌或在工厂车间检测制造缺陷。这种专业化提高了准确性和速度，因为系统不会受到不相关数据的干扰。开发人员可以在边缘硬件（例如 NVIDIA Jetson、Raspberry Pi）上部署轻量级机器学习框架，如 TensorFlow Lite 或 OpenCV，以在本地运行推理。通过在边缘节点之间分发处理任务，系统也变得更具可扩展性和弹性，因为单个节点的故障不会导致整个网络瘫痪。例如，部署带有边缘处理功能的交通摄像头的智慧城市可以独立管理交叉路口，同时在区域层面汇总洞察信息。