智能安全行業(yè)正在迅速發(fā)展，隨著AI和4K在智能攝像機(jī)中的普及，這些更高的視頻分辨率推動了將更多數(shù)據(jù)存儲在攝像機(jī)上的需求。人工智能和智能視頻有望從安全視頻中獲取更多見解。

復(fù)雜而廣泛的攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)將已經(jīng)需要大量數(shù)據(jù)存儲，尤其是如果這是從支持智能視頻的設(shè)備進(jìn)行24/7全天候監(jiān)視時。到2023年，兼容4K的攝像機(jī)預(yù)計將占所有網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的24%以上，因此，對可靠存儲的車載安全攝像機(jī)的需求正在迅速增長。企業(yè)面臨的問題是：他們是通過分離和分隔攝像機(jī)來滿足數(shù)據(jù)需求來打破現(xiàn)有的智能視頻網(wǎng)絡(luò)，還是提高存儲能力?

隨著一些人開始遵循最初的COVID-19措施開始冒險并重返工作崗位，我們也看到對熱成像技術(shù)的需求不斷增加。像這樣的新技術(shù)以及更多的始終在線系統(tǒng)的推出，意味著組織將需要仔細(xì)考慮其智能視頻策略。較新的邊緣計算將在捕獲、收集和分析數(shù)據(jù)中扮演重要角色，隨著這一發(fā)展，我們可以期待看到一些關(guān)鍵趨勢。

如今，有更多類型的攝像頭正在使用，例如隨身攝像頭以及新的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備和傳感器。如今，視頻數(shù)據(jù)非常豐富，我們可以對其進(jìn)行分析并實(shí)時推斷出許多有價值的信息，而不是事后分析。

邊緣計算和智能安防

隨著公共云采用的增長，公司和組織將平臺視為大數(shù)據(jù)的集中位置。但是，最近有人反對這種趨勢。相反，我們現(xiàn)在看到的是在邊緣而不是在云中處理的數(shù)據(jù)。偏好更改的一個主要原因是：延時。

延時是嘗試進(jìn)行實(shí)時模式識別時的重要考慮因素。如果攝像機(jī)必須返回到數(shù)百英里之外的中央數(shù)據(jù)中心，則攝像機(jī)很難處理數(shù)據(jù)(24/7全天候記錄4K監(jiān)視視頻)。此數(shù)據(jù)分析需要快速進(jìn)行，以便及時并適用于動態(tài)情況，例如公共安全。通過在邊緣存儲相關(guān)數(shù)據(jù)，AI推理可以更快地進(jìn)行。這樣做可以帶來更安全的社區(qū)、更有效的運(yùn)營和更智能的基礎(chǔ)架構(gòu)。

超高清和存儲

支持AI的應(yīng)用和功能(例如模式識別)取決于4K等高清分辨率，也稱為超高清(UHD)。這些詳細(xì)的數(shù)據(jù)對存儲有重大影響，需要寫入的容量和速度以及網(wǎng)絡(luò)。與高清相比，4K視頻具有更高的存儲要求，我們甚至可以看到8K。

眾所周知，4K視頻的像素數(shù)是高清視頻的四倍。此外，兼容4K的視頻每通道支持8位、10位和12位，每個像素轉(zhuǎn)換為24位，30位或36位色深。HD也有類似的模式-每個像素使用24位或更少的顏色使用10或12位顏色深度?？偟膩碚f，與1080像素視頻相比，由4K生成的位最多增加了5.7倍。較大的視頻文件對視頻生產(chǎn)和監(jiān)視的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)提出了新的要求。這意味著在研究智能安全性時，對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行投資已成為關(guān)鍵考慮因素。

永遠(yuǎn)在線

無論是設(shè)計具有受限連接性的解決方案，還是設(shè)計超快5G功能，大多數(shù)智能安全解決方案都需要24/7全天候運(yùn)行，而不管其環(huán)境如何。但是，有時基礎(chǔ)硬件和軟件系統(tǒng)也會發(fā)生故障。在這種情況下，重要的是建立故障轉(zhuǎn)移過程，以確保故障后繼續(xù)運(yùn)行或恢復(fù)數(shù)據(jù)，包括從流量控制到傳感器再到攝像機(jī)饋送等等的所有內(nèi)容。

考慮一個醫(yī)院的示例，該醫(yī)院有數(shù)十個甚至一百多個攝像機(jī)通過IP連接到集中式記錄器。如果以太網(wǎng)斷開，則無法捕獲視頻。此類事件可能會嚴(yán)重威脅醫(yī)院患者和醫(yī)護(hù)人員的安全。因此，攝像機(jī)中使用microSD卡進(jìn)行連續(xù)記錄。然后，由AI驅(qū)動的軟件工具可以用卡上捕獲的內(nèi)容“修補(bǔ)”丟失的數(shù)據(jù)流，以確保視頻流可以按時間順序進(jìn)行觀看而沒有內(nèi)容空白。

熱成像

當(dāng)人們返回工作場所和公共場所時，健康和安全是所有組織的頭等大事。一些組織正在部署熱成像儀，以幫助篩查個體復(fù)發(fā)時的癥狀。傳統(tǒng)上，與倉庫和裝配線一起運(yùn)作的組織將在入口處設(shè)置大量攝像頭。有了熱成像智能視頻，這些攝像機(jī)現(xiàn)在可以兼作放映設(shè)備的雙重用途。熱成像技術(shù)能夠檢測到升高的體溫，一臺攝像機(jī)可以一次掃描10到25名工人，從而使之高效而準(zhǔn)確。這樣，員工可以使用該信息來幫助識別可能需要在返回工作之前進(jìn)行進(jìn)一步篩查、測試或隔離的人員。

雖然這可能不會增加數(shù)據(jù)存儲要求，但是它可以更改你的保留策略和做法。

當(dāng)今的智能安全性是關(guān)于利用AI和邊緣計算來提供始終在線的高分辨率視頻，以幫助人們保持24/7的安全。這些趨勢增加了監(jiān)視的需求和重要性，這意味著支持?jǐn)?shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的需求也不斷提高以適應(yīng)這種需求，包括主動管理基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)以幫助確?？煽窟\(yùn)行的能力。企業(yè)需要確保已將所有存儲和策略挑戰(zhàn)考慮為未來智能安全策略的一部分。