智能化视频技术迅速发展,助力智慧城市

随着智能化视频技术的发展。COVID-19业一样，COVID-19大流行加速了时间线，人工智能(AI)视频世界将在2021年迅速发展。

随着视频需求和人工智能理解视觉数据的增加，摄像头的数量和后续数据正在快速增长，迫使创建新的边缘结构。

交通管理中的摄像头和人工智能。

此外，还开发了新一代智能用例。例如，在智能城市中，摄像头和人工智能分析交通模式，调整信号灯，改善车辆流量，减少交通堵塞和污染，提高行人安全。

智能工厂可以利用人工智能实时检测生产线的缺陷和偏差，调整，减少错误，实施有效的质量保证措施。因此，通过自动化和故障检测可以大幅度降低成本。

智能化视频演变。

智能化视频的发展也伴随着5G等其他技术和数据基础设施的进步。由于这些技术的结合，它们正影响着我们如何构建边缘。他们还在推动对特殊存储的需求。

以下是我们所看到的一些最大趋势：

体积越大，质量越好。

随着每一个新的进步，相机的数量和类型不断增加，带来了新的功能。有更多的相机可以让更多的人被看到和捕捉。这可能意味着有更多的覆盖范围或角度。这也意味着你可以捕捉更多的实时视频并训练人工智能。

随着分辨率的提高(4K视频以上)，质量也在提高。视频越详细，提取的洞察力就越多。此外，人工智能算法可以变得越有效。此外，新摄像头不仅传输视频流，还传输与低带宽监控和人工智能模式匹配的额外低比特流。

智能相机24/7全天候运行。

无论是用于交通管理、安全还是制造，这些智能照相机大多每年365天24/7全天候运行，带来了独特的挑战。存储技术必须跟上。

一方面，存储已经发展成为提供高性能数据传输速度和数据写入速度的高质量视频捕捉。此外，实际的机载存储技术必须提供使用寿命和可靠性，这对任何工作流程都至关重要。

真实世界的场景对理解终点非常重要。

无论是商业、科研还是个人生活，我们都看到了可以捕捉新数据的新相机。由于利用和分析这些数据的潜在优势，可靠数据存储的重要性从未那么明显。

设计存储技术时考虑场景。

在设计存储技术时，我们必须考虑环境，如位置和形状因素。我们需要考虑摄像头的可用性(或缺少摄像头)。它们是在高楼顶还是偏远的丛林中？

这些位置也可能需要承受极端的温度变化。所有这些可能性都需要考虑，以确保关键视频数据的持续可靠的连续记录。

芯片组正在提高人工智能。

改进的相机计算能力意味着处理发生在设备水平，在边缘实现实时决策。

新的相机芯片组提供增强的人工智能功能。

新的芯片组出现在提供改进AI功能的摄像机上，更先进的芯片组为摄像机上的深度学习分析增加了深度神经网络处理。AI不断变得更加聪明和有能力。

云必须支持深度学习技术。

正如相机和相机芯片组的计算能力越来越强一样，在今天的智能视频解决方案中，大多数视频分析和深度学习仍然是通过离散视频分析设备或云来完成的。为了支持这些新的人工智能工作负载，云已经发生了一些变化。云中的神经网络处理器使用大量的GPU集群或定制的FPGA。

他们正在接受数千小时的训练视频和PB数据。这些工作负荷依赖于企业级硬盘驱动(HDD)的高容量功能，各驱动已经支持20TB和高性能企业级SSD闪存设备、平台和阵列。

依赖网络。

有线和无线互联网实现了可扩展性和易于安装，促进了安全摄像头的爆炸性应用，但只能在LAN和WAN基础设施已经存在的情况下实现。

5G技术有助于安装摄像头。

5G消除了许多部署障碍，为城市级照相机的放置和安装提供了广泛的选择。这种简单的部署带来了新的更大的可扩展性，推动了照相机和云设计的用例和进一步的进步。例如，照相机现在是独立的，可以直接连接到集中式云。因为不依赖本地网络。

支持5G的新摄像头旨在加载和运行第三方应用程序，这可以带来更广泛的功能。然而，有了更大的自主权，这些相机将需要更多的动态存储。他们将需要耐久性、容量、性能和电源效率的新组合，以最好地处理新应用驱动功能的可变性。

为边缘储存革命铺平道路。

对智能视频而言，这是一个美丽的新世界，既复杂又刺激。正在进行架构变更，以处理新的工作负荷，为边缘和终端的更多动态功能做好准备。同时，深度学习分析在后端和云端继续发展。

理解工作负荷的变化，无论是在摄像机、录像机还是云层，通过存储技术的不断创新来加强新的结构变化都很重要。

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