欢迎访问扬州盛世云信息科技有限公司官网! 

在线客服
客服热线
400-0514-889
客服组:
盛世云客服
服务时间:
8:30 - 17:30

苏ICP备17020310号            网站建设:中企动力 扬州

扬州盛世云信息科技有限公司  |  隐私政策

>
新闻中心_描述

视频监控存储大变革!AI安防存储迎新时代

分类:
行业新闻
作者:
扬州盛世云信息科技有限公司
来源:
扬州盛世云信息科技有限公司
发布时间:
2021/03/23 13:47
浏览量
评论:
【摘要】:
在安全领域,随着平安市建设的不断推进,越来越多的监测点出现,从最初的数千条道路到数万条道路,甚至几十万条道路的规模、视频和港口都产生了大量的数据。

在智能安全时代,随着高清晰度的普及,对视频存储和数据分析的要求越来越高,目前视频监控系统中90%以上的数据是海量的非结构化数据,这对存储系统的可靠性、性能和可扩展性提出了新的挑战。

视频监控的存储变化



人脸识别门禁,智能道闸,智能安防系统,小区人脸识别门禁,办公楼人脸识别门禁,人脸识别门禁系统,人脸识别闸机,小区道闸,自动道闸,道
闸厂家,智能摄像头,安全防范系统,安防监控系统,视频安防监控系统

随着人脸识别、行为识别、车牌识别、目标分类等人工智能算法的迅速发展,安全智能已成为近两年来最明显的发展趋势,人工智能相机将继续快速增长,大量传统摄像机将被取代。

在智能安全时代,随着高清晰度的普及,对视频存储和数据分析的要求越来越高。这种需求的结合增加了视频监控存储解决方案的成本,并对整个智能安全解决方案的可伸缩性和可管理性造成了巨大压力。

目前,需要满足海量高清视频数据存储、高清视频数据如720 p、1080 p、5MP、8MP等高分辨率IPC接入、大量大流量实时数据读写的需要,传统存储的性能面临着巨大的挑战。

这也意味着数据存储能力和计算处理性能的提高,存储产品要求高性能、高容量、高可靠性和可扩展性。同时,为了满足大规模视频数据管理在安全系统中的特殊业务应用,必须实现与安全行业应用的深度结合。

人工智能安全存储的要求和挑战

随着人工智能智能安全的出现,一方面,存储对象从最早的简单原始视频转变为经过视频、图像和人工智能分析后的结构化半结构化数据。随着对象的变化,存储系统需要考虑更多的问题。如何更好地适应各种存储对象?如何最有效地存储各种类型的数据并提供可靠的保护?当大量小文件混合存储时,如何避免传统存储性能上的大折扣?

另一方面,存储的写读模式也发生了很大变化。原始视频存储后不会被访问,而写读模型基本上是10/1,但人工智能技术的出现已经完全激活了这些数据。高性能分析服务器可以提取存储的视频,用于人脸分析、车辆模型分析、结构化分析,写读模型已经达到1:1甚至1。在这种写入模型下,对存储设备也提出了更高的要求。存储不再仅仅是如何存储更快的存储,而是如何与AI业务集成并优化组合。

在安全领域,随着平安市建设的不断推进,越来越多的监测点出现,从最初的数千条道路到数万条道路,甚至几十万条道路的规模、视频和港口都产生了大量的数据。

在智能安全时代,随着高清晰度的普及,对视频存储和数据分析的要求越来越高,目前视频监控系统中90%以上的数据是海量的非结构化数据,这对存储系统的可靠性、性能和可扩展性提出了新的挑战。

视频监控的存储变化

人脸识别门禁,智能道闸,智能安防系统,小区人脸识别门禁,办公楼人脸识别门禁,人脸识别门禁系统,人脸识别闸机,小区道闸,自动道闸,道
闸厂家,智能摄像头,安全防范系统,安防监控系统,视频安防监控系统

随着人脸识别、行为识别、车牌识别、目标分类等人工智能算法的迅速发展,安全智能已成为近两年来最明显的发展趋势,人工智能相机将继续快速增长,大量传统摄像机将被取代。

在智能安全时代,随着高清晰度的普及,对视频存储和数据分析的要求越来越高。这种需求的结合增加了视频监控存储解决方案的成本,并对整个智能安全解决方案的可伸缩性和可管理性造成了巨大压力。

目前,需要满足海量高清视频数据存储、高清视频数据如720 p、1080 p、5MP、8MP等高分辨率IPC接入、大量大流量实时数据读写的需要,传统存储的性能面临着巨大的挑战。

这也意味着数据存储能力和计算处理性能的提高,存储产品要求高性能、高容量、高可靠性和可扩展性。同时,为了满足大规模视频数据管理在安全系统中的特殊业务应用,必须实现与安全行业应用的深度结合。

人工智能安全存储的要求和挑战

随着人工智能智能安全的出现,一方面,存储对象从最早的简单原始视频转变为经过视频、图像和人工智能分析后的结构化半结构化数据。随着对象的变化,存储系统需要考虑更多的问题。如何更好地适应各种存储对象?如何最有效地存储各种类型的数据并提供可靠的保护?当大量小文件混合存储时,如何避免传统存储性能上的大折扣?

另一方面,存储的写读模式也发生了很大变化。原始视频存储后不会被访问,而写读模型基本上是10/1,但人工智能技术的出现已经完全激活了这些数据。高性能分析服务器可以提取存储的视频,用于人脸分析、车辆模型分析、结构化分析,写读模型已经达到1:1甚至1。在这种写入模型下,对存储设备也提出了更高的要求。存储不再仅仅是如何存储更快的存储,而是如何与AI业务集成并优化组合。

扫二维码用手机看