在石油石化、電力、金融

以及公安等領域

攝像頭視頻越來越普遍

可以說

安全生產監控和社會面治理

都少不了攝像頭

海量的攝像頭視頻

如果都靠人工處理

不僅效率低

還非常容易疏漏

所以傳統的做法是

將攝像頭采集的視頻數據回傳

然后用智能分析的手段

在中心端處理

但是

提到傳輸帶寬和存儲成本

你的內心是崩潰的

不斷地擴容

成本與日俱增

……

現在

有個“盒子”

能解決你的困擾！

如果沒有時間

可以拉到最后

直接get

減少90%成本的方法~

攝像頭視頻

不只是“更多了”這么簡單

目前，各個領域的攝像頭呈現出四個特點。

?點位多：以一個海上油田項目為例，足球場大小的油田生產平臺，一般要安裝200多個攝像頭，并通過物聯網技術，源源不斷地采集、傳輸、分析數據。

?場景多：安全生產方面，涉及人員入侵、場地煙火、是否佩戴安全帽的數字化監測等；在社會面治理方面，關于人、車、非、臉的識別，也都要用到攝像頭。

?清晰度要求高：攝像頭分辨率已從480P、720P逐漸提升至1080P，甚至有廠家已推出4K分辨率的攝像頭。在各個生產環節，對視頻質量的要求也越來越高。

?保存時長有要求：由于事中監測、事后分析的需要，各行業對視頻圖像的保持期限具有明確要求。比如，中海油的招標文件就曾明確要求保存90天。根據公安部的相關要求，銀行網點的監控視頻，存儲時間也要提升至90天。

“不壓縮”

為什么是無法承受之重？

以分辨率為480P的攝像頭為例（分辨率640*480，幀率24fps），錄制24小時視頻，需要存儲空間1.74TB。

如果要存儲高清的攝像頭視頻（分辨率1920*1080，幀率60fps），錄制24小時就要29.28TB的容量。

盡管現在的存儲價格有所下降，但這種投入對很多企業來說，仍是難以承受的。

再結合剛剛提到的四大特點，海量的攝像頭視頻，給機房存儲空間、維護能耗等帶來了非常大的挑戰。

為什么可以壓縮

攝像頭視頻其實是一張張照片組成的，如果速度足夠快（比如每秒24幀），畫面就有了連續性。

數字視頻在數字化的時候，采用了幀內和幀間均勻采樣，并由RGB三個分量均勻表達采樣量化后的數據，所以就有了空間冗余、時間冗余和編碼冗余。

就是這三大冗余，讓視頻壓縮成為可能。

壓縮后會不會有影響?

大家比較關心的是：我這個視頻是要用來分析的，壓縮后會不會帶來影響？好問題。

這就要說到我們的“盒子”了。

這個巴掌大的東西內有乾坤。

它最大的特點是超級壓縮——

通過對非關鍵信息（如天空、地面）進行智能超級壓縮，可在畫質基本不變的前提下，將原本10個G的視頻數據壓縮至最小1個G，最大可節約90%的傳輸帶寬和90%的存儲成本。、

而且基本不會影響后面的視頻分析。

權威的檢驗報告顯示：超級壓縮后的視頻，人員檢出率100%、人臉相似度97.2%~99.2%。

還能解決另外兩個痛點

除了節約90%傳輸帶寬和90%中心平臺存儲成本，“盒子”還能解決另外兩個痛點：

?中心平臺計算壓力大“盒子”可以把中心平臺的計算壓力分散到靠近終端的邊緣端，則既能提升數據處理效率，又能大幅節約帶寬成本。同時，相對于在中心端進行算力擴容，使用5G邊緣計算終端成本更低。

目前，該終端已應用于多場景下的攝像頭視頻內容AI分析和信息挖掘。比如，針對能源領域特點，搭載安全生產、異常分析等多種AI智能識別算法，如漏油監測、安全帽監測、采油設備狀態識別、非法入侵等；在社會面治理領域，搭載人、車、非臉識別算法，全面提升情報分析研判的信息化、智能化水平。由此，讓這些攝像頭從“看得見”“看得清”向“看得懂”轉變。

?多廠商、多終端設備難以兼容接入“盒子”可支持不同類型視頻圖像數據協議的輸入與輸出，兼容不同廠商、不同終端采集的視頻。同時，可支持多路流媒體的低延時、高穩定、跨網、加密傳輸。

目前，我們的“盒子”，也就是5G邊緣計算智能終端，能為金融、能源、公安、軌交、教育等行業用戶提供低成本、智能化的解決方案，讓邊緣端視頻真正“回得來”“存得起”“看得清”和“看得懂”。

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責任編輯：侯亞麗

關鍵詞： 安全生產 傳輸帶寬 還能解決