洞察:智慧和安全城市背后的数据存储

虽然技术突破和数字技术的采用带来了一个进步的新时代,但有时未经训练的眼睛很难在日常生活中识别前沿创新。然而,智慧城市是智能视频、人工智能(AI)、机器学习(ML)和物联网(IoT)等新技术直接和明显地提高生活水平的关键领域,而这些技术隐藏在幕后。

阿联酋一直倡导智能城市,在阿联酋各地创建创新中心,支持智能融入日常生活。随着政府的目标是通过推进创新和未来技术来加强该国作为全球中心的地位,该国有望成为智慧城市规划的中心。随着2020年世博会的结束,世界第一次看到了这些雄心壮志。阿联酋有望成为未来主义、创新和智能数据的中心,在这个时代,人工智能、物联网和数据分析是成功数字化转型的基石。这些密集的活动意味着技术需要不断发展,以满足雄心勃勃的智慧城市发展的需求,并创建强有力的安全实践,以确保这些城市的安全。这就是数据基础设施将在阿联酋乃至世界发挥关键作用的地方。

智慧城市使用信息和通信技术来提高运营效率,与公众共享信息并提供更好的城市服务质量。例如,物联网技术的进步使互联公共交通系统成为可能,该系统利用实时监控功能,以及跟踪公共车辆的位置和路线。这不仅加快了服务时间并减少了交通拥堵,还减少了乘客的等待时间并让他们随时了解情况。

智慧城市还有一个重要的安全要素。智能摄像机利用人工智能算法和深度学习 (DL) 实时分析视觉数据,并且可以比人类处理速度更快地将订单从集线器发送到人工智能设备。不仅提供数据,智能技术实际上可以使设备部署智能洞察力。例如,摄像头和人工智能分析的交通模式可以相应地调整交通信号灯,以改善车辆流量、减少拥堵和污染,更重要的是,提高行人安全。

智能视频也被部署在互联城市中,以提供关键援助,帮助减少犯罪。例如,企业主需要安全摄像头来帮助保护他们的财产、减少入店行窃并监控员工或客户事件。在更大的范围内,实时视频分析还能够识别和区分对象,例如区分人和动物,并在相关人员或系统处于禁止的位置或地点时向其发出警报。

智能视频背后的过程

智能摄像机需要“学习”识别物体和动作,并将识别的动作分类为异常或正常等类别。这就是训练和学习需要人工智能和深度学习的地方;深度学习需要分析大量数据才能获得高度准确。开发更高的视频分辨率(例如 4K)是关键,使视频监控摄像机能够从各个角度捕捉更多高质量的数据,使分析更容易,并为智能视频未来赋能。

智能视频行业正在经历一个大规模录制视频的过渡阶段:它已经从记录标准摄像机的原始数据转向对支持人工智能的摄像机本身进行分析。过去,数据分析只能在数据中心等集中位置进行;然而,智慧城市技术中使用的嵌入式AI 芯片的兴起使得分析负载得以分散。在智慧城市的规模下工作时,分配工作的能力至关重要,可以在端点更快地处理数据。

随着人工智能和 4K 在智能摄像机上的普及,更高的视频分辨率正在推动对更多数据存储在摄像机上的需求。今天有更多类型的摄像头被使用,例如车身摄像头、仪表板摄像头以及新的物联网设备和传感器。如今的视频数据如此丰富,我们可以对其进行分析并实时推断出许多有价值的信息,而不是事后。

存储的作用

因此,存储对于智能视频系统的发展和高效工作至关重要。智能视频架构需要创新的数据存储技术,以提供所需的灵活性、性能、容量和可靠性。强大的板载存储必须经过专门设计,以满足多流设备、设备上深度学习系统和 AI 训练解决方案产生的需求。数据存储解决方案已经发展到提供高数据传输和写入速度,以及确保世界级视频捕获的能力。

支持存储的 AI


拥有正确的工作负载和性能对于确保驱动器能够满足 AI 功能(包括模式匹配和对象识别)的需求非常重要。通过将视频流录制优化与顶级耐用性和容量相结合,智能视频解决方案和 AI 分析拥有必要的基础,可以在数千小时内以最佳水平运行。

NVR 和 VMS(视频管理系统)变得越来越智能。深度学习算法超越了简单的运动检测,支持先进的功能来推动许多行业和环境的改进,包括零售、智慧城市和娱乐等等。支持 AI 的 VMS 正在为新的图形处理单元 (GPU) 和中央处理单元 (CPU) 构建,以提高整体深度学习能力,并加快与对象识别相关的算法。与单个摄像头相比,具有这种深度学习的 NVR 需要更大的数据存储容量和更复杂的处理,从而使它们能够执行更高级的分析,例如从数周或数月的存储视频中查找特定图像,或从数小时的时间创建交通热图零售监控视频。

创新背后

智能视频在许多公共安全用例中发挥着至关重要的作用,包括安全驾驶、零售、车队管理和家庭安全。然而,智能视频的成功依赖于能够有效跟上繁重工作负载的强大且有弹性的存储架构。随着智能视频用例在整个安全和物流领域激增,不应该忘记隐藏的数据存储复杂性。随着视频数据需求的不断发展,应对行业挑战的创新也必须不断发展。

本文作者:Khwaja Saifuddin, 西部数据中东高级销售总监