复杂而广泛的相机网络需要大量的数据存储，尤其是从智能视频感知设备进行全天候24/7监控时。 预计到2023年，4K互换摄像机将占全部网络摄像机的24%以上，对可靠的车载安全摄像机的需求急速增长。 公司面临的问题是分离摄像头以满足数据需求，打破现有的智能视频网络还是提高存储能力
随着一部分人采取最初的COVID-19措施，冒着风险开始工作，对热成像技术的需求也会增加。 这些新技术和更多的在线系统的引入意味着组织必须仔细考虑智能视频策略。 新的边缘计算在数据捕获、收集和分析中起着重要的作用。 随着这个发展，可以期待几个重要的趋势。
现在正在使用更多种类的照相机。 例如，手机、新的IoT设备和传感器等。 现在，视频数据非常丰富，不是事后分析，而是能够实时估计很多有价值的信息。
随着公共云采用的增加，企业和组织将平台视为大型数据的集中地点。 但是，最近也有人反对这种倾向。 相反，让我们看一下由边缘而不是由云处理的数据。 优先变更的主要原因之一是延迟。
延迟是尝试实时模式识别时的重要考虑。 如果相机需要移动到数百英里外的中央数据中心，则相机很难处理数据(24/7，365天，记录4K监视视频)。 此数据分析必须快速进行，以便能够及时适应动态情况，如公共安全。 在边缘存储相关数据，可以更快地进行AI推论。 这样可以提供更安全的社区、更高效的运营和更智能的基础架构。
支持AI的应用程序和功能(如模式标识符)取决于高清分辨率(如4K )，也称为超高清(uhd )。 这些详细的数据对存储影响很大，需要写入容量和速度，以及网络。 4K视频比HD的存储需求更高，最多可以看到8K。
众所周知，4K视频的像素数是HD视频的四倍。 此外，与4K兼容的视频支持每个通道8位、10位和12位，每个像素转换为24位、30位或36位颜色深度。 HD也有同样的模式。 每个像素使用10位或12位颜色深度，颜色不超过24位。 总而言之，在4K下产生的比特的数目与1080像素的视频相比，增加了最多5.7倍。 大型视频文件对数据基础架构提出了新的生产和监控视频的要求。 这意味着在考虑智能安全性时，对对数据基础架构的投资已成为重要考虑因素。
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