智能安全行業正在迅速發展，隨著AI和4K在智能攝像機中的普及，這些更高的視頻分辨率推動了將更多數據存儲在攝像機上的需求。人工智能和智能視頻有望從安全視頻中獲取更多見解。

復雜而廣泛的攝像機網絡將已經需要大量數據存儲，尤其是如果這是從支持智能視頻的設備進行24/7全天候監視時。到2023年，兼容4K的攝像機預計將占所有網絡攝像機的24%以上，因此，對可靠存儲的車載安全攝像機的需求正在迅速增長。企業面臨的問題是：他們是通過分離和分隔攝像機來滿足數據需求來打破現有的智能視頻網絡，還是提高存儲能力?

隨著一些人開始遵循最初的COVID-19措施開始冒險并重返工作崗位，我們也看到對熱成像技術的需求不斷增加。像這樣的新技術以及更多的始終在線系統的推出，意味著組織將需要仔細考慮其智能視頻策略。較新的邊緣計算將在捕獲、收集和分析數據中扮演重要角色，隨著這一發展，我們可以期待看到一些關鍵趨勢。

如今，有更多類型的攝像頭正在使用，例如隨身攝像頭以及新的物聯網(IoT)設備和傳感器。如今，視頻數據非常豐富，我們可以對其進行分析并實時推斷出許多有價值的信息，而不是事后分析。

邊緣計算和智能安防

隨著公共云采用的增長，公司和組織將平臺視為大數據的集中位置。但是，最近有人反對這種趨勢。相反，我們現在看到的是在邊緣而不是在云中處理的數據。偏好更改的一個主要原因是：延時。

延時是嘗試進行實時模式識別時的重要考慮因素。如果攝像機必須返回到數百英里之外的中央數據中心，則攝像機很難處理數據(24/7全天候記錄4K監視視頻)。此數據分析需要快速進行，以便及時并適用于動態情況，例如公共安全。通過在邊緣存儲相關數據，AI推理可以更快地進行。這樣做可以帶來更安全的社區、更有效的運營和更智能的基礎架構。

超高清和存儲

支持AI的應用和功能(例如模式識別)取決于4K等高清分辨率，也稱為超高清(UHD)。這些詳細的數據對存儲有重大影響，需要寫入的容量和速度以及網絡。與高清相比，4K視頻具有更高的存儲要求，我們甚至可以看到8K。

眾所周知，4K視頻的像素數是高清視頻的四倍。此外，兼容4K的視頻每通道支持8位、10位和12位，每個像素轉換為24位，30位或36位色深。HD也有類似的模式-每個像素使用24位或更少的顏色使用10或12位顏色深度。總的來說，與1080像素視頻相比，由4K生成的位最多增加了5.7倍。較大的視頻文件對視頻生產和監視的數據基礎結構提出了新的要求。這意味著在研究智能安全性時，對數據基礎架構進行投資已成為關鍵考慮因素。

永遠在線

無論是設計具有受限連接性的解決方案，還是設計超快5G功能，大多數智能安全解決方案都需要24/7全天候運行，而不管其環境如何。但是，有時基礎硬件和軟件系統也會發生故障。在這種情況下，重要的是建立故障轉移過程，以確保故障后繼續運行或恢復數據，包括從流量控制到傳感器再到攝像機饋送等等的所有內容。

考慮一個醫院的示例，該醫院有數十個甚至一百多個攝像機通過IP連接到集中式記錄器。如果以太網斷開，則無法捕獲視頻。此類事件可能會嚴重威脅醫院患者和醫護人員的安全。因此，攝像機中使用microSD卡進行連續記錄。然后，由AI驅動的軟件工具可以用卡上捕獲的內容“修補”丟失的數據流，以確保視頻流可以按時間順序進行觀看而沒有內容空白。

熱成像

當人們返回工作場所和公共場所時，健康和安全是所有組織的頭等大事。一些組織正在部署熱成像儀，以幫助篩查個體復發時的癥狀。傳統上，與倉庫和裝配線一起運作的組織將在入口處設置大量攝像頭。有了熱成像智能視頻，這些攝像機現在可以兼作放映設備的雙重用途。熱成像技術能夠檢測到升高的體溫，一臺攝像機可以一次掃描10到25名工人，從而使之高效而準確。這樣，員工可以使用該信息來幫助識別可能需要在返回工作之前進行進一步篩查、測試或隔離的人員。

雖然這可能不會增加數據存儲要求，但是它可以更改你的保留策略和做法。

當今的智能安全性是關于利用AI和邊緣計算來提供始終在線的高分辨率視頻，以幫助人們保持24/7的安全。這些趨勢增加了監視的需求和重要性，這意味著支持數據基礎結構的需求也不斷提高以適應這種需求，包括主動管理基礎結構以幫助確保可靠運行的能力。企業需要確保已將所有存儲和策略挑戰考慮為未來智能安全策略的一部分。