洞察：智慧和安全城市背后的數(shù)據(jù)存儲

雖然技術(shù)突破和數(shù)字技術(shù)的采用帶來了一個進步的新時代，但有時未經(jīng)訓練的眼睛很難在日常生活中識別前沿創(chuàng)新。然而，智慧城市是智能視頻、人工智能(AI)、機器學習(ML)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等新技術(shù)直接和明顯地提高生活水平的關(guān)鍵領(lǐng)域，而這些技術(shù)隱藏在幕后。阿聯(lián)酋一直倡導(dǎo)智能城市，在阿聯(lián)酋各地創(chuàng)建創(chuàng)新中心，支持智能融入日常生活。隨著政府的目標是通過推進創(chuàng)新和未來技術(shù)來加強該國作為全球中心的地位，該國有望成為智慧城市規(guī)劃的中心。隨著2020年世博會的結(jié)束，世界第一次看到了這些雄心壯志。阿聯(lián)酋有望成為未來主義、創(chuàng)新和智能數(shù)據(jù)的中心，在這個時代，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析是成功數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石。這些密集的活動意味著技術(shù)需要不斷發(fā)展，以滿足雄心勃勃的智慧城市發(fā)展的需求，并創(chuàng)建強有力的安全實踐，以確保這些城市的安全。這就是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施將在阿聯(lián)酋乃至世界發(fā)揮關(guān)鍵作用的地方。

智慧城市使用信息和通信技術(shù)來提高運營效率，與公眾共享信息并提供更好的城市服務(wù)質(zhì)量。例如，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步使互聯(lián)公共交通系統(tǒng)成為可能，該系統(tǒng)利用實時監(jiān)控功能，以及跟蹤公共車輛的位置和路線。這不僅加快了服務(wù)時間并減少了交通擁堵，還減少了乘客的等待時間并讓他們隨時了解情況。

智慧城市還有一個重要的安全要素。智能攝像機利用人工智能算法和深度學習 (DL) 實時分析視覺數(shù)據(jù)，并且可以比人類處理速度更快地將訂單從集線器發(fā)送到人工智能設(shè)備。不僅提供數(shù)據(jù)，智能技術(shù)實際上可以使設(shè)備部署智能洞察力。例如，攝像頭和人工智能分析的交通模式可以相應(yīng)地調(diào)整交通信號燈，以改善車輛流量、減少擁堵和污染，更重要的是，提高行人安全。

智能視頻也被部署在互聯(lián)城市中，以提供關(guān)鍵援助，幫助減少犯罪。例如，企業(yè)主需要安全攝像頭來幫助保護他們的財產(chǎn)、減少入店行竊并監(jiān)控員工或客戶事件。在更大的范圍內(nèi)，實時視頻分析還能夠識別和區(qū)分對象，例如區(qū)分人和動物，并在相關(guān)人員或系統(tǒng)處于禁止的位置或地點時向其發(fā)出警報。

智能攝像機需要“學習”識別物體和動作，并將識別的動作分類為異?；蛘５阮悇e。這就是訓練和學習需要人工智能和深度學習的地方；深度學習需要分析大量數(shù)據(jù)才能獲得高度準確。開發(fā)更高的視頻分辨率（例如 4K）是關(guān)鍵，使視頻監(jiān)控攝像機能夠從各個角度捕捉更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，使分析更容易，并為智能視頻未來賦能。

智能視頻行業(yè)正在經(jīng)歷一個大規(guī)模錄制視頻的過渡階段：它已經(jīng)從記錄標準攝像機的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向?qū)χС秩斯ぶ悄艿臄z像機本身進行分析。過去，數(shù)據(jù)分析只能在數(shù)據(jù)中心等集中位置進行；然而，智慧城市技術(shù)中使用的嵌入式AI 芯片的興起使得分析負載得以分散。在智慧城市的規(guī)模下工作時，分配工作的能力至關(guān)重要，可以在端點更快地處理數(shù)據(jù)。

隨著人工智能和 4K 在智能攝像機上的普及，更高的視頻分辨率正在推動對更多數(shù)據(jù)存儲在攝像機上的需求。今天有更多類型的攝像頭被使用，例如車身攝像頭、儀表板攝像頭以及新的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器。如今的視頻數(shù)據(jù)如此豐富，我們可以對其進行分析并實時推斷出許多有價值的信息，而不是事后。

因此，存儲對于智能視頻系統(tǒng)的發(fā)展和高效工作至關(guān)重要。智能視頻架構(gòu)需要創(chuàng)新的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，以提供所需的靈活性、性能、容量和可靠性。強大的板載存儲必須經(jīng)過專門設(shè)計，以滿足多流設(shè)備、設(shè)備上深度學習系統(tǒng)和 AI 訓練解決方案產(chǎn)生的需求。數(shù)據(jù)存儲解決方案已經(jīng)發(fā)展到提供高數(shù)據(jù)傳輸和寫入速度，以及確保世界級視頻捕獲的能力。

支持存儲的 AI擁有正確的工作負載和性能對于確保驅(qū)動器能夠滿足 AI 功能（包括模式匹配和對象識別）的需求非常重要。通過將視頻流錄制優(yōu)化與頂級耐用性和容量相結(jié)合，智能視頻解決方案和 AI 分析擁有必要的基礎(chǔ)，可以在數(shù)千小時內(nèi)以最佳水平運行。

NVR 和 VMS（視頻管理系統(tǒng)）變得越來越智能。深度學習算法超越了簡單的運動檢測，支持先進的功能來推動許多行業(yè)和環(huán)境的改進，包括零售、智慧城市和娛樂等等。支持 AI 的 VMS 正在為新的圖形處理單元 (GPU) 和中央處理單元 (CPU) 構(gòu)建，以提高整體深度學習能力，并加快與對象識別相關(guān)的算法。與單個攝像頭相比，具有這種深度學習的 NVR 需要更大的數(shù)據(jù)存儲容量和更復(fù)雜的處理，從而使它們能夠執(zhí)行更高級的分析，例如從數(shù)周或數(shù)月的存儲視頻中查找特定圖像，或從數(shù)小時的時間創(chuàng)建交通熱圖零售監(jiān)控視頻。

智能視頻在許多公共安全用例中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，包括安全駕駛、零售、車隊管理和家庭安全。然而，智能視頻的成功依賴于能夠有效跟上繁重工作負載的強大且有彈性的存儲架構(gòu)。隨著智能視頻用例在整個安全和物流領(lǐng)域激增，不應(yīng)該忘記隱藏的數(shù)據(jù)存儲復(fù)雜性。隨著視頻數(shù)據(jù)需求的不斷發(fā)展，應(yīng)對行業(yè)挑戰(zhàn)的創(chuàng)新也必須不斷發(fā)展。

本文作者：Khwaja Saifuddin, 西部數(shù)據(jù)中東高級銷售總監(jiān)

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