现在,视频监控无处不在。安全监控摄像机普遍安装于个人住宅、社区街道、办公楼以及零售商店等各种不同地点。各种发展趋势要求监控系统在更长的时间内存储更多的视频数据,这将提高总体拥有成本。而造成这种结果的原因则是视频监控摄像机数量的增加,从标清到高清的转换以及法律制度的演变。目前安装新型监控系统,其存储成本可占到总体拥有成本的 50%。令人震惊的是,在美国 1PB 的企业级存储成本约为 100 万美元。更令人震惊的是,在 4 年时间内,运行这种相同存储的运营成本将比初始硬件成本高 4 倍。1存储成本不是用户在视频监控方面唯一关心的事。由于从标清向高清 (HD) 的过渡,带宽与存储需求提升了 3 倍之多。为了消除存储限制,用户采用了 H.264 编解码器等高级视频压缩技术。实施 H.264 确实节省了一些存储空间,但由于高清摄像机安装的爆炸式增长,这已没有什么优势了。此外,法律程序对监控视频的认可也在逐渐提高,这对企业延长视频存档时间提出了更高的要求。目前,大多数企业存储监控视频的期限为 30 天;不过,许多企业法律团队都坚持应大幅延长存储期限。美国目前个人伤害信息存储时效为 1 年。毕竟,如果视频信息由于存储容量不足原因被覆盖,那么监控系统的存在还有什么价值呢?视频与影像技术的发展正推动着更高分辨率摄像机的成本不断下降。目前看到 1080p 视频监控摄像机已经是很平常的事情了,而且支持比该分辨率高 10 倍的产品也正在开发之中。这将推动存储需求增长 10 倍。此外,IMS Research 近期发布的一项报告预测,到 2012 年,将需要 3.3 EB 的存储容量来满足新型视频监控的部署需求。2由于分析技术降低了摄像机监控成本,因此视频分析也为企业降低了成本。自动化技术使企业能够推出更多摄像机,但也对存储提出了新的挑战。视频监控技术领域的领先公司德州仪器 (TI) 明白,未来监控系统存储需求已经超过了存储容量技术的发展速度。这种视频存储难以满足的需求推动 TI 不断投资,探索客户可轻松实施的低成本解决方案。因此,TI 推出了具有集成视频分析的达芬奇 (DaVinci™ ) DMVAx 系列视频处理器与智能编解码器技术 (Smart Codec Technology),上述产品与技术的结合可将存储与网络带宽需求锐降达 50%。目前,大多数监控应用的标准方法是以给定分辨率与帧速率进行编码并生成数据流,而不管摄像机画面中正在进行的活动怎样。这种方**无谓占用大量存储空间与网络带宽。为了改善这种情况,高成本的更高级摄像机实施了具有运动检测功能的视频分析,这样只有在检测到运动时才进行编码并生成数据流。然而,第二种方法的问题在于视频分析并不是万无一失的,如果某个重大事件没有捕获到,就可能造成严重后果,例如在造成人身伤害的法律诉讼中。TI 凭借其 DMVAx 与智能编解码器技术,能全时对监控镜头进行编码并不断生成数据流,而且其速率能满足摄像机画面内活动类型与活动量的需求。图 1 显示了传统视频监控方法的编码、生成数据流以及存储过程。就这种方法而言,不管现场什么情况摄像头都打开,每天 24 小时、每周 7 天都要进行编码并产生视频流,每个摄像机 30 天内平均需要 477GB 的存储空间。图 1图 2 显示了采用 TI DMVA2 与智能编解码器技术的全新方法。在本例中,测试显示:在 30% 的时间段中没有出现达到预设标准的活动。因此,在采用 TI 智能编解码器技术的情况下,该时间段的影像尺寸与帧速率都得到了明显的减少。一旦 DMVA2 的视频分析检测到达到预设标准的活动,其就会在确保无丢失帧的情况下,动态地提高分辨率与帧速率。在本例中,TI 展示了如何在确保监控镜头连续性的同时,将存储需求降低 25%(保守数字)。监控系统扩展后,比如在2010 年上海世博会采用 20 万部高清监控摄像机的重大案例中,就可节省高达 23.9 PB 的存储空间。图 2过去,摄像机采用过运动检测方案,有的还建立在视频的基础之上,但大多数这些解决方案都没有针对特定的运动或活动,而是寻找一般性的任何运动,这将大幅提升其编码、成流以及存储的视频量。此外,目前还没有解决方案采用智能功能来更高效地控制编码,最大限度地提高存储效率。网络带宽与占用是次要的,但TI 方案还可带来巨大优势。通过最小化网络上的数据和减少存储需求,从而可减少对存储系统的需求,降低现有基础架构的占用。这对环境将产生积极影响,因为数据中心消耗大量能源。最新的 McKinsey 报告显示,到 2020 年,数据中心的二氧化碳排放量甚至将超过航空业3。TI预计,今后对更高分辨率监控摄像机的需求可能还会持续增加,摄像机的安装量也将不断提升。存储需求将大幅提升,这是监控系统解决方案今后必须支持和满足的。采用 TI DMVAx 系列处理器并配合 TI 智能编解码器技术,将为我们带来解决问题的曙光。
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是了,达芬奇系列应用很广泛的
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