伴隨著網絡攝像機的普及,傳統的監控系統完成了華麗的蛻變,高清采集不再是可望不可及的事情,720P甚至1080P實時監控已不再是演示,廉價的IP網絡資源,可以完成對監控圖像的動態實時傳輸,使人們已經基本實現了在任何地點、任何時間,都能夠翻查自己的監控系統,隨時得到所需的音視頻及其他監控報警信息。
然而理想很美好,現實很殘酷,網絡監控的誕生解決了傳統監控效果的難題,改變了傳統的連接方式,更簡單更便捷,但同時衍生了更龐大的存儲需求和更高的帶寬滿足,以目前最基本的720P效果為例,每路視頻壓縮到較低碼率也要每小時3G容量需求,一個月監控錄像就要2TB左右的容量,那么試想一下,如果需要幾百上千路這樣的高清監控,如此龐大的視頻文件,有如潮水般的沖擊著存儲系統,不僅對存儲設備的容量,讀寫性能、可靠提出了更高要求,甚至連傳輸帶寬都成了高清監控系統中比較棘手的問題。眾所周知,高清監控的圖像質量或是穩定性將取決于整個系統中最差的一環,而往往這最差的一環往往就出現是傳輸系統或存儲系統上。
從目前環境來看,前端采用更先進的壓縮技術可分擔網絡監控傳輸和存儲的負擔,但是面對諸如平安城市這種需求,就顯得杯水車薪。其實最直接有效的方式是加目前強帶寬建設和提高存儲最大容量是解決存儲高清和網絡帶寬問題的必然途徑,然而過快的前端硬件發展并沒有帶來網絡和存儲的齊頭并進,這也是為什么網絡攝像機10年前就誕生了,但應用到現實中卻只是這幾年的事情。
難道真的沒有辦法了么?人類是聰明的,懂得避重就輕法則,在傳統方法暫時無法實現的情況下,何不換種思維方式?
帶寬和存儲的提升只是治標不治本的方法,人類追求極致效果是與生俱來的,未來視頻監控的傳輸和存儲根本無法跟得上需求的腳步,只有治本釜底抽薪才是解決之道,將智能分析技術和云存儲技術應用在安防監控中就是智慧的結晶,兩者的有效結合將改變目前網絡監控的困局,相信這也是整個視頻監控的應用未來。
智能分析技術有效緩解傳輸和存儲雙難題
目前監控系統中,存儲和傳輸問題是首要面臨的難關,大量無用視頻信息被存儲、傳輸,既浪費了存儲空間又增加了帶寬,智能分析的目的是為了視頻存儲所需要的空間減少從而緩解帶寬壓力,或者對于一些無用視頻則采用低碼流方式進行壓縮或傳輸,更方便整套系統調查或查詢使用,提升監控系統的應用價值。
難道真的沒有辦法了么?人類是聰明的,懂得避重就輕法則,在傳統方法暫時無法實現的情況下,何不換種思維方式?
帶寬和存儲的提升只是治標不治本的方法,人類追求極致效果是與生俱來的,未來視頻監控的傳輸和存儲根本無法跟得上需求的腳步,只有治本釜底抽薪才是解決之道,將智能分析技術和云存儲技術應用在安防監控中就是智慧的結晶,兩者的有效結合將改變目前網絡監控的困局,相信這也是整個視頻監控的應用未來。
智能分析技術有效緩解傳輸和存儲雙難題
目前監控系統中,存儲和傳輸問題是首要面臨的難關,大量無用視頻信息被存儲、傳輸,既浪費了存儲空間又增加了帶寬,智能分析的目的是為了視頻存儲所需要的空間減少從而緩解帶寬壓力,或者對于一些無用視頻則采用低碼流方式進行壓縮或傳輸,更方便整套系統調查或查詢使用,提升監控系統的應用價值。

智能視頻監控分析的實現方式有兩種,一種是前端智能分析;另一種是后端智能分析。兩種智能分析方式最大的區別在于前者是利用前端攝像機自身的芯片進行計算,而后者則是利用后端計算機純軟件的方式進行分析。但只有在攝像機前端做視頻智能分析才是解決傳輸和存儲的雙難題,后端智能分析只解決了存儲難題。此外,存儲設備中也加裝智能分析模塊,通過智能分析技術,對于一些前端傳來的視頻進行二次整理,非重要級則可采用低碼流方式進行壓縮或存儲,也是一種后端智能分析手段,方便調查或查詢使用,增加數據分析或挖掘功能將極大地提升存儲系統的價值。
總而言之,前端智能分析的好處和實時性高,并且傳輸到后臺的只是有用的報警信息和畫面,這樣可以大大減少傳輸數據量,也減少了后臺存儲的負擔。有智能網絡攝像機的智能視頻監控系統的后端,只集中對前端攝像機發送過來的目標數據信息進行管理,而不需要對視頻信號進行處理與識別,所以后端系統不需要昂貴的設備也能完成高效的智能視頻分析。這樣,由于后端只有前端發送來的預/報警事件的關聯畫面顯示,使監控中心工作人員能夠很輕松地完成整個系統的監視。而這種關聯錄像的功能,也使錄像搜索和回放變得簡單迅速,從而節省了寶貴的時間。另外,選擇嵌入式視頻分析架構將現有的傳統視頻監控系統升級為智能視頻監控系統,是一種成本低且易于改造的方案。受限于前端芯片的性能約束,前端全部實現智能分析有些勉強,因此前后端都采用智能分析是目前最理想的解決方案,未來可能都會交給前端。
目前智能監控分析技術主要包括:身份識別、軌跡識別、環境判斷補償識別。身份識別包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類的智能監控技術,最關鍵的要求就是識別的準確率,最好保證在98%以上,這樣就能夠較好地滿足絕大多數監控類客戶的需求,這是目前比較常見的智能分析目的;軌跡識別主要包括虛擬警戒線、虛擬警戒區域、智能跟蹤、人數統計、車流統計、物體出現和消失、人員突然奔跑、人員突然聚集等等;環境判斷補償識主要包括雨、雪、大霧等惡劣天氣、夜間低照度情況、攝像頭遮擋或偏移、攝像頭抖動等等。智能監控技術能夠實現在惡劣視頻環境情況下實現較正常的監控功能。受環境影響視頻不清楚的時候,盡早發現畫面中的人,或者判斷攝像頭偏移的情況后發出報警,此類功能具備普遍的適應性,大部分監控點都有潛在需求。
當前龐大的網絡監控存儲困擾著行業,雖然H.264壓縮技術已經將高清視頻提至最小化,但仍然是治標不治本的做法,前面提到的智能分析也只是正在發展中,應付于目前現狀依舊霧里看花,還有別的辦法么?
提到存儲就不能不講云存儲,這是一種具有很大誘惑性的存儲技術,云存儲可以實現存儲完全虛擬化,大大簡化應用環節,節省客戶建設成本,同時提供更強的存儲和共享功能。云狀存儲中所有設備對使用者完全透明,任何地方任何被授權用戶都可以通過一根接入線與云存儲連接,進行空間與數據訪問。用戶無需關心存儲設備型號、數量、網絡結構、存儲協議、應用接口等,應用簡單透明。
目前智能監控分析技術主要包括:身份識別、軌跡識別、環境判斷補償識別。身份識別包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類的智能監控技術,最關鍵的要求就是識別的準確率,最好保證在98%以上,這樣就能夠較好地滿足絕大多數監控類客戶的需求,這是目前比較常見的智能分析目的;軌跡識別主要包括虛擬警戒線、虛擬警戒區域、智能跟蹤、人數統計、車流統計、物體出現和消失、人員突然奔跑、人員突然聚集等等;環境判斷補償識主要包括雨、雪、大霧等惡劣天氣、夜間低照度情況、攝像頭遮擋或偏移、攝像頭抖動等等。智能監控技術能夠實現在惡劣視頻環境情況下實現較正常的監控功能。受環境影響視頻不清楚的時候,盡早發現畫面中的人,或者判斷攝像頭偏移的情況后發出報警,此類功能具備普遍的適應性,大部分監控點都有潛在需求。
當前龐大的網絡監控存儲困擾著行業,雖然H.264壓縮技術已經將高清視頻提至最小化,但仍然是治標不治本的做法,前面提到的智能分析也只是正在發展中,應付于目前現狀依舊霧里看花,還有別的辦法么?
提到存儲就不能不講云存儲,這是一種具有很大誘惑性的存儲技術,云存儲可以實現存儲完全虛擬化,大大簡化應用環節,節省客戶建設成本,同時提供更強的存儲和共享功能。云狀存儲中所有設備對使用者完全透明,任何地方任何被授權用戶都可以通過一根接入線與云存儲連接,進行空間與數據訪問。用戶無需關心存儲設備型號、數量、網絡結構、存儲協議、應用接口等,應用簡單透明。

監控云存儲的出現,突破傳統存儲方式的性能和容量瓶頸,使云存儲提供商能夠聯結網絡中大量各種不同類型的存儲設備形成異常強大的存儲能力,實現性能與容量的線性擴展,讓海量數據的存儲成為了可能,從而讓企業擁有相當于整片云的存儲能力,成功解決存儲難題。
借助云會議廠家提供的監控云存儲服務,企業有望擺脫在硬件存儲設備上的巨額投入,減少在系統維護上的人力支出,,快速減輕財政壓力,提升企業競爭力。屆時,用戶只需支付少量的儲存費用,就能把超大容量的數據存在云端,并根據需要設置相關權限,隨時隨地共享給需要共享的人員,在減少數據傳輸的時間的同時,借助廠家更為出色的加密技術,避免傳輸過程中造成的丟包、泄密等事故的產生,全面保證數據的安全性。
隨著安防監控技術與用戶需求相結合的趨勢愈加明顯,在安防監控產品集成實施過程中,存儲技術也必須不斷適應安防監控的應用特點,不斷的完善自己,存儲產品和安防監控技術整合已經是大勢所趨。監控云存儲系統就是存儲和監控相融合的產品也印證了這種發展趨勢。
借助云會議廠家提供的監控云存儲服務,企業有望擺脫在硬件存儲設備上的巨額投入,減少在系統維護上的人力支出,,快速減輕財政壓力,提升企業競爭力。屆時,用戶只需支付少量的儲存費用,就能把超大容量的數據存在云端,并根據需要設置相關權限,隨時隨地共享給需要共享的人員,在減少數據傳輸的時間的同時,借助廠家更為出色的加密技術,避免傳輸過程中造成的丟包、泄密等事故的產生,全面保證數據的安全性。
隨著安防監控技術與用戶需求相結合的趨勢愈加明顯,在安防監控產品集成實施過程中,存儲技術也必須不斷適應安防監控的應用特點,不斷的完善自己,存儲產品和安防監控技術整合已經是大勢所趨。監控云存儲系統就是存儲和監控相融合的產品也印證了這種發展趨勢。
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