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解析安防监控领域兼顾AI分析能力的摄像头及存储

发布日期:2019-09-27 15:38 浏览次数:
       大数据时代带来的数据量将会是超乎你想象的,如果按每年的年复合增长率42%来算的话,全球的数据量到2020年将会达到44ZB,也就是440亿GB。
       而大数据带来的是大存储容量的需求,就安防行业而言,随着4K应用的迅速增长,同时由于还需要实时记录,甚至实时计算和智能识别,因而在存储容量、速度等方面存在诸多挑战。
数据分类及当下关注点
       现在产生的大量数据,按照需求来看基本可以分为两类,即大数据和快数据(快速数据)。
       大数据是从规模上来讲的,例如,数据中心尤其对大容量的存储要求较高。另外,大数据还需要考虑总拥有成本(TCO)、架构以及对象存储等。通过各方面的考虑。大数据的前提是有一些冷存储,例如,一些存储在线下保存下来后,如何有效地把已经下线的数据快速提取到线上做分析和使用,这也是在大数据方面要关注的。
       快数据主要与固态存储(SSD)密切相关。当提到快数据处理时,牵涉到快数据生态圈中整个架构的建立。而在这过程当中,如果考虑到在终端要及时做分析,这就要在快数据的体系上做考量。

而在当下实际应用场景中,存在两边分别是大数据和快速数据应用场景,而在中间用怎样的桥梁把双边的数据特性通过人工智能、监控识别,以及大数据分析连在一起是整个行业现在需要关注的地方。
另外,随着应用场景的越来越复杂,数据也从过去简单、直观的单方面应用数据,到现在需要整合所有应用层面数据并做补充,从而在数据管理上要考虑如何正确利用数据,从而将更多的数据潜能释放出来。
存储技术的发展
       1956年,世界上第一块硬盘诞生,第一块硬盘容量虽然只有5Mbit,体积却有一个冰箱那么大。相较于现在而言,这块硬盘甚至存储不下一张高清照片;直到2013年,随着HGST品牌推出氦气填充密封平台,高容量存储才得以面市;而现在普遍看好的3DNAND固态硬盘,要看到2016年,西部数据推出的第一块64层3D NAND固态硬盘了。
 
 
监控领域存储器的应用趋势
        就当下监控领域发展来看,摄像头在2016年出货量达1亿台左右,预计到2021年,出货量能够达到1.6亿台,年复合增长率能够达到9%到10%。
        与此同时,视频解析度也在显著提高,目前欧美市场需求更多是2000万、4000万或8000万,但是2017年以来,越来越多厂商使用了4K摄像头及相关方案,4K设备全球出货量达到1.1%,预计在2021年,全球出货量将会达到28%。
       在监控领域前端设备增长的同时,附卡率(摄像头出厂自带存储卡)也在随之增长。2016年前端设备的附卡率只有39%,到2021年将会达到63%,而随着全高清、4K、8K的发展趋势发展,附卡率会更高,预计将会达到70%到80%。同时对存储卡的容量、速度、耐久性也提出了新的需求。
 
三大应用场景的需求
        监控领域主要可以分为三类应用场景,独立应用、与HDD相结合的应用以及集成到云端的应用。
        第一类是小商户使用的监控设备,即独立应用场景。在这样的场景下,如果加装的摄像头只摄不录,也就没有意义了,因而在摄像头终端加入存储器,以存储摄像内容。这样的应用对存储卡性能要求较低,只要存储容量能达到基本应用要求即可。
        第二类是在公共安全方面或者专业摄像方面的应用,这类场景需要有多个摄像头连接到NVR(NetworkVideo Recorder,网络硬盘录像机)或DVR(Digital Video Recorder,硬盘录像机)端。以前所有的内容都是直接存储到NVR和DVR中,随着安防升级,原来的单级存储无法满足这个行业发展需求。现在应用是在摄像头端做一级数据备份,这使得即使NVR或DVR由于人为断网或各种不可预测风险的问题,也不至于数据丢失。
         第三种是做云端集成,将摄像头直接连到云端,也可以做一些AI的分析。这类应用适用于需要集中管理功能的中小企业和分散在多出的大企业部门。
AI能力终端转移趋势
       AI的分析有一部分也慢慢移植到摄像头端来实现已然成为现在的一种趋势,即摄像头的芯片需要支持AI分析功能。这主要是由于大数据与快数据需要切换的应用场景,快数据讲究的是及时性和快速性,从而导致一些东西不能全部挪到云端去计算、分析,需要在本地快速完成,例如人脸识别、动态分析等。随着AI功能的慢慢前移,摄像头前端也需要集成更多的存储器来做数据备份和存取操作系统。
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