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数据存储为智能安防发展赋能

责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2020-01-06 14:34:16 本文摘自:安防知识网

我们经常说大数据时代,这些数据是怎么产生的?它是如何存储和流动的?在监控行业中,数据主要来自于终端,这些设备通过7*24小时不停监控外界产生数据,经过智能分析后,部分数据会被传送到数据中心做进一步的处理和存储,核心数据会发送到云端中央数据中心。在传统安防时代,这部分的数据主要由人工分析与筛选,随着物联网的深入发展和AI技术的加持,预计未来有更多的数据由机器产生。
 
据IDC数据统计,2023年超过90%的数据由终端设备产生。截止至2014年,全球产生的数据被并存储下来的数据量达到4ZB,我们认为驱动数据量增长的主要因素有两个:一是视频数据,其具有连续性的特征,同时视频用户数量日趋庞大,对存储提出更高的需求;二是互联网设备数据的增长,预计到2021年全球应用网络的数据达300亿。
 
目前数据的处理与存储已经开始发生重大的变化,其主要的影响是人工智能对数据的处理,预计到2025年75%的数据的处理都会发生在端侧与边缘侧。目前AI芯片分为两类,一种应用在端侧,另一种是云上使用,这两部分的芯片市场规模在终端侧的增长比例都超过了100%,在2021年底预计将达到1078亿元的市场规模。
 
智能化在视频监控行业的趋势非常明显,在2018年AI摄像机的占比仅30%左右,到2023年预计将增加到70%,AI边缘设备也从22%(2018)成长到70%(2023)。出现这样的变化,主要是由于传统视频监控存在的痛点所驱动:
 
事后调取录像,无法事前防范;
 
人工查看录像,成本高效率低;
 
视频数据价值低;
 
人工部署后续行动,系统灵活性不足。
 
智能安防可以大大的改善这些不足,一方面通过机器视觉察觉人眼无法发现的细节,实现实时报警,事前预防,另一方面通过智能分析与筛选,保留的数据价值高,可实现机器与人的互动,大大提升系统的灵活性与效率。
 
以平安城市为例,在端侧的摄像机可以实时识别人的特征,边缘侧主要进行比对和辨认的功能,发现目标以后把相应的信息发送到云服务器,云服务器发挥大数据的优势,获取更多的信息,从而分析目标的行为以及对后续的行为作出预测,公安可以根据相应的情况采取下一步的行动。
 
智能安防系统给予人们的生活改变是显著的,据上海警方3月份公布的数据显示,通过智能视频的系统的实施,整个上海地区的破案率提升了30%。
 
如何让智能安防与智慧视频能为人们做更好的服务,生态合作显得格外的重要。AI芯片厂商负责推出高性价比的芯片,让大规模应用成为可能,软件与算法公司负责开发行业应用,数据存储与处理厂商负责为前者提供计算原材料,保证数据的可靠性及存储的稳定性。
 
存储领域,在智慧视频大环境下,视频监控存储系统方也迎来了新的挑战。传统视频的摄像头产生的是图像数据,存储的数据多为操作系统或视频图像数据的备份。但支持AI功能的摄像机会产生结构化的数据,这一部分数据相对来讲容量比较大,同时具有不同的视频连续性,因此整个存储系统需要做更高的提升,特别是在一些特殊行业应用中。
 
在边缘侧同样随着终端侧产生的数据变化,数据量也发生了变化。以服务器为例,其存储系统的性能、容量和成本压力较之前更为显著。因此对于西部数据而言,需要针对这些市场新的需求推出新的系列产品,保证智能安防系统的高效运转。

关键字:安防数据存储

本文摘自:安防知识网

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数据存储为智能安防发展赋能

责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2020-01-06 14:34:16 本文摘自:安防知识网

我们经常说大数据时代,这些数据是怎么产生的?它是如何存储和流动的?在监控行业中,数据主要来自于终端,这些设备通过7*24小时不停监控外界产生数据,经过智能分析后,部分数据会被传送到数据中心做进一步的处理和存储,核心数据会发送到云端中央数据中心。在传统安防时代,这部分的数据主要由人工分析与筛选,随着物联网的深入发展和AI技术的加持,预计未来有更多的数据由机器产生。
 
据IDC数据统计,2023年超过90%的数据由终端设备产生。截止至2014年,全球产生的数据被并存储下来的数据量达到4ZB,我们认为驱动数据量增长的主要因素有两个:一是视频数据,其具有连续性的特征,同时视频用户数量日趋庞大,对存储提出更高的需求;二是互联网设备数据的增长,预计到2021年全球应用网络的数据达300亿。
 
目前数据的处理与存储已经开始发生重大的变化,其主要的影响是人工智能对数据的处理,预计到2025年75%的数据的处理都会发生在端侧与边缘侧。目前AI芯片分为两类,一种应用在端侧,另一种是云上使用,这两部分的芯片市场规模在终端侧的增长比例都超过了100%,在2021年底预计将达到1078亿元的市场规模。
 
智能化在视频监控行业的趋势非常明显,在2018年AI摄像机的占比仅30%左右,到2023年预计将增加到70%,AI边缘设备也从22%(2018)成长到70%(2023)。出现这样的变化,主要是由于传统视频监控存在的痛点所驱动:
 
事后调取录像,无法事前防范;
 
人工查看录像,成本高效率低;
 
视频数据价值低;
 
人工部署后续行动,系统灵活性不足。
 
智能安防可以大大的改善这些不足,一方面通过机器视觉察觉人眼无法发现的细节,实现实时报警,事前预防,另一方面通过智能分析与筛选,保留的数据价值高,可实现机器与人的互动,大大提升系统的灵活性与效率。
 
以平安城市为例,在端侧的摄像机可以实时识别人的特征,边缘侧主要进行比对和辨认的功能,发现目标以后把相应的信息发送到云服务器,云服务器发挥大数据的优势,获取更多的信息,从而分析目标的行为以及对后续的行为作出预测,公安可以根据相应的情况采取下一步的行动。
 
智能安防系统给予人们的生活改变是显著的,据上海警方3月份公布的数据显示,通过智能视频的系统的实施,整个上海地区的破案率提升了30%。
 
如何让智能安防与智慧视频能为人们做更好的服务,生态合作显得格外的重要。AI芯片厂商负责推出高性价比的芯片,让大规模应用成为可能,软件与算法公司负责开发行业应用,数据存储与处理厂商负责为前者提供计算原材料,保证数据的可靠性及存储的稳定性。
 
存储领域,在智慧视频大环境下,视频监控存储系统方也迎来了新的挑战。传统视频的摄像头产生的是图像数据,存储的数据多为操作系统或视频图像数据的备份。但支持AI功能的摄像机会产生结构化的数据,这一部分数据相对来讲容量比较大,同时具有不同的视频连续性,因此整个存储系统需要做更高的提升,特别是在一些特殊行业应用中。
 
在边缘侧同样随着终端侧产生的数据变化,数据量也发生了变化。以服务器为例,其存储系统的性能、容量和成本压力较之前更为显著。因此对于西部数据而言,需要针对这些市场新的需求推出新的系列产品,保证智能安防系统的高效运转。

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