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弹性智慧城市需要监控视频数据

2021-09-13 10:25 千家网

导读:COVID-19 为智慧城市中采用的视频监控技术引入了新的用例(安全和安保之外)。

COVID-19 告诉我们,城市在管理和遏制危机方面一直发挥着关键作用。正如《今日城市》的一份报告所指出的那样,后 COVID 之路需要改变市政思维——从建设“智慧城市”到建设“有弹性的城市”。当我们开始关注在这种比例的大流行之后生活会是什么样子时,我们正在学习关于弹性的知识,以便更好地为自己和我们的社区为未来做好准备。

某些智能解决方案,例如视频监控,为了解和改进积极的市政响应提供了坚实的起点。一旦实施,它们将使城市能够在未来的公共卫生挑战之前制定强大的响应框架。

无论哪种情况,数据都会产生影响。视频数据的有效收集、存储和分析使城市能够围绕公民的健康和安全做出明智和有根据的决策。然而,随着数据量和摄取速度的增加,关于利用视频数据的真正价值所需的适当 IT 基础设施的问题和担忧出现了。

由于COVID-19在一夜之间给我们的社会带来了诸多变化,我们现在有了在这一领域积累了相关知识的新群体。现在是时候指望那些IT和安全专家为未来做更好的准备了。

支持长期采用

要实现智能视频解决方案的承诺,有效的数据收集、存储和分析至关重要。然而,根据IDC在希捷反思数据报告中的研究数据,企业可用的数据中只有32%得到了有效利用。事实上,视频监控、物联网设备和元数据的快速普及占据了全球数据圈增长的近三分之一。

随着智能视频分析成为建设和运营弹性城市的关键,市政府必须考虑不断变化的基础设施影响,包括:

增加的数据存储需求:更多的监控意味着更多的内容,从而导致更大的数据收集量和存储需求。与此同时,以前会被存档的大量非结构化视频数据输入现在必须保持可用于深度学习。但并非所有存储解决方案都是平等的。有效的智能监控和视频分析需要采用正确的架构来增加存储集合和管理存储。实际上,这意味着部署能够满足当前和未来视频数据捕获需求的无摩擦、分层存储解决方案。大规模地,这种方法通过降低 TCO 和增加正常运行时间,消除了城市 IT 团队管理和监控容量有限的数据中心的需要。增强的人工智能分析:虽然改进的数据收集自动化为智能监控奠定了基础,但城市还需要一种方法来解释和应用这些信息以采取有意义的行动。最成功的城市集成了可以分析来自各种传感器和来源的数据的技术,并且可以使更新的视频系统能够进行智能取证搜索,可以在录制的视频中找到特定的图像或动作,甚至可以查看视频时间线以创建概要的相关事件。理想的架构将集成由人工智能驱动的可定制视频分析,以满足特定设施的需求。神经网络技术可以让系统通过摄取大量现场获得的视频材料来学习执行客户特定的任务。增强的边缘解决方案:城市还需要考虑边缘解决方案来帮助管理海量视频监控数据。虽然当前的云部署擅长集中这些资源,但在边缘收集并发送到云端进行分析,然后再路由回采取行动可能会导致延迟,这些延迟对于实时公共卫生或安全响应来说是不希望和不可能的。改进的、更强大的边缘计算部署可以通过管理所需的处理、过滤和存储操作来帮助消除这种后端积压。

发现智慧城市的紧急解决方案

有效、互联的视频捕获和分析架构要求城市部署正确的前线功能和后端支持组合,棋牌游戏老虎机:例如智能摄像头系统、网络视频录制 (NVR) 服务器和端到端安全解决方案。

智慧城市视频解决方案的基础植根于适应性强的智能摄像系统。为了建立既有助于解决当前需求又有助于解决不断变化的问题的基础设施,市政当局必须投资于可定制的、人工智能驱动的视频解决方案。

NVR 服务器为市政当局提供高性能可扩展性,以帮助满足收集和分析要求。这些服务器包含旨在管理 AI 工作负载、减少延迟并提供处理不断增长的视频数据量的容量的硬盘驱动器。

最后,城市还必须为服务器、存储和 AI 设备部署端到端安全解决方案,以确保监控数据从收集到捕获到分析以及其间的每个阶段都受到保护。

在为城市设计时,IT 架构师必须考虑许多因素,因为具体的存储部署会根据所需的规模和精确的用例而有很大差异。目标可能包括:

使用支持低延迟工作负载的存储填充大规模高性能 VMS通过安全的端到端用户访问控制保护关键数据并管理基于证据的数据在适应任何大小的节点的同时,有效地从 TB 级扩展到 PB 级;或使用节省空间的高密度企业存储系统降低 TCO,每美元的 IOPS 可能最高。

智能视频技术不仅在帮助缓解当前和未来大流行问题的能力方面有所发展,而且还为更强大、更有弹性和响应性更强的大规模智慧城市管理铺平了道路。


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