智慧城市网

 

　　海量视频数据存储呈现前端分布式存储、后端集中存储和云存储三种模式。
 

　　随着视频图像清晰度的不断提高，其存储需求也在不断发生变化。在安防视频监控领域，目前主要存储方式有三种：前端分布式存储、后端集中存储和云存储。
 

　　原有的模拟及模数混合组网的视频监控正逐步被纯IP化、全高清的网络视频监控所取代，因此前端分布式存储产品也由DVR、HDVR(混合式DVR)逐步替换成NVR产品。随着前端分布式存储的系统组网成本不断降低，同时4K、H.265技术的推出大大提高了视频图像的清晰度，并通过改变编码方式降低了存储空间需求，使得前端NVR存储产品的竞争力进一步增强。另外，NVR产品由于其简单易用的特性，为不同层面的客户所广泛使用。
 

　　相对NVR的分布式存储而言，后端集中存储方式更加注重数据的集中保存、数据的可靠性及统一的管理维护，同时具有较好的容量扩展能力，因此后端集中存储方式更适合大规模部署。集中存储主要以SAN/NAS为主要代表，其中SAN因为其高性能、高稳定性而被广泛采用。FC SAN产品延时小、可靠性高，但建设成本也高很多，针对于视频监控的大容量存储需求来说并不是非常合适，而IP SAN产品由于其互联互通性高、管理维护简单、建设成本相对低廉等优势而为安防视频监控行业所广泛应用。
 

　　采用多台IP SAN存储设备叠加的方式勉强实现视频接入和图像存储需求时，由于多台存储设备间相互独立，缺乏有效的数据整合与协同处理能力，因此也额外带来了存储设备的统一管理、设备冗余性能和存储空间无法共享及利用等问题。应需而生的云存储利用集群化、虚拟化、分布式文件系统等技术对整个系统内的设备资源、带宽资源、存储空间资源等进行统一整合，从而为用户提供大容量、高性能、高可靠的透明存储服务。在云存储技术中，不同厂家的应用方案也有所不同，安防厂商基于对业务的理解顺势推出安防专用云存储，数据存储厂商则力推通用云存储以期满足用户多样化需求。
 

　　视频监控在各行业的应用情况
 

　　据立木信息咨询发布的《中国视频监控市场调研与投资前景预测报告(2017版)》显示：当前，视频监控的主要需求依然来自于平安城市建设、行业延伸及民用市场开启。伴随着我国城镇化的持续推进，政府对平安城市、智慧城市建设及升级改造的重视，各行业对视频监控及视频应用需求的进一步提升，居民对人身安全、财产安全的重视程度不断提高，促进视频监控行业市场规模继续保持快速增长。此外，伴随着“中国制造”、“互联网+”的开展，视频监控也得到政策的大力支持。
 

　　从发展势头来看，传统的金融、能源市场趋于饱和，政府、交通市场还在持续快速增长，民用、医疗、教育等新兴市场保持高速增长势头。
 

　　就智慧城市建设而言，目前大城市的安防基础建设工作已基本完成，中小城市正处于蓬勃发展阶段，视频监控更多的向联网化、智能化和高清化方向发展，同时随着对数据和有效信息利用要求的提高，云存储、大数据和云计算也开始发展。
 

　　在智能交通领域，随着智能手机和无线互联网开始普及以来，互联网的体验型应用越来越渗透到智能交通中，此外，视频智能分析、车联网等技术不断突破，不仅提高了公安交警的工作效率，也给普通民众提供了更便利、更人性化的平台。
 

　　民用市场迎来发展期。随着人们生活的水平提高，消费者正在成为推动消费安防的重要力量，中小企业、商铺、家庭逐渐成为常规安防需求的中坚力量。目前，我国民用安防监控只占了6%的市场份额，远远落后于发达国家(如美国民用安防监控产值占据了整体的30%以上)，具有非常强的发展潜力。随着家庭市场的发展成熟，市场会向更高一级的使用便利化以及有序管理服务方向发展，家庭监控将融合移动监控、云存储、隐私保护以及综合运营服务，不单单是安全功能，同时也向个人价值的满足和分享方向发展。
 

　　视频监控行业化应用能力的不足之处
 

　　国家SVAC编解码能力亟待提升
 

　　监控数据作为敏感的可视化信息，已经成为国家安全的重要组成部分，敏感视频外流给国家和地区造成的舆论压力非常大，所以我国具有自主知识产权的视频监控专用编解码协议SVAC得到了公安部的高度重视，也在广东等地区进行试点推广。原定于去年推出的SVAC2.0版本协议延至今年发布，6月1号起正式实施，但是与主流的H.264、H.265相比，SVAC技术迭代进展相对较为缓慢，在码流压缩传输方面还有较大的差距，市场产品线也还不够完整。
 

　　产品缺乏亮点
 

　　目前视频大数据还处于相对比较初期的阶段。整个视频大数据的领域，包括了云存储、云智能，以及大数据分析和挖掘。云存储在行业内已经相对比较普遍，但是各个厂家对云存储的定义不尽相同，有很多拿传统的存储系统包装一下出来就是云存储。云智能也是面临着同样的问题。大数据分析和挖掘部分则还处于相对早期的探索阶段，因为它依赖于数据的沉淀、汇聚和清洗。目前市场上绝大部分安防产品的同质化竞争过于激烈，产品缺乏足够的亮点。早期的监控平台并不是以云架构方式建设的，也没有数据开发共享的概念。在大数据时代的整体背景下，原来的很多监控平台难以支撑大数据的应用，市场急需一个新的云架构的监控平台来支撑未来的发展。
 

　　视频分析准确度低、缺乏深层次挖掘
 

　　视频监控行业发展这些年，视频分析准确度低是制约其得以大规模应用的首要问题，系统针对复杂异常行为建模困难，目标与背景接近会导致目标特征信息提取困难，运动目标被遮挡会造成目标信息缺失，目标移动速度过快或算法过于复杂导致跟踪的有效性较低，这些因素都很容易造成误报、漏报、跟踪困难等结果。同时，对于视频图像信息也缺乏深层次的挖掘，难以支撑不同用户的差异化应用需求，视频图像信息及数据的价值仍未得到充分地利用。
 

　　视频图像检索速度慢、效率低
 

　　前端采集设备不断回传的视频、图片等信息，都需要在平台服务器上叠加算法进行分析，由于服务器本身处理性能的限制，无法并行处理日益累积的超量数据。视频监控每天的数据量就有高达上千PB，累计的历史数据越来越庞大，系统也就逐渐暴露出数据存储压力大，检索速度越来越慢，数据统计、分析效率越来越低等问题。因此，虽然智能分析服务器的应用为公安、交警等需要大量检索视频的情况节省了人力与时间，但整体的效率仍有较大提高的空间。
 

　　在安防市场需求的催生及深度学习技术的助攻下，智能视频分析技术目前已成为当下炙手可热前沿的技术之一。让我们期待，在平安城市向智慧城市逐步过渡的进程中、在技术储备与市场孕育趋于成熟之时，智能视频分析技术将于全面化、深层次的应用中带领我们迎来一个全新的智慧时代。