随着平安城市的大力建设与推广，备受社会关注。构建和谐平安城市，首先就要做好安防建设。安防需求的急剧增加和飞速发展，从技术层面上来看，安防已经经历了多个不同的发展阶段。目前，视频监控存储技术已经发展到了智能化监控系统。

　　监控存储技术设想

　　一、智能码流技术

　　智能码流，是系统根据图像识别后，根据画面运动主体的运动速度，将正常录制的视频进行码流调整，进行最后的视频存储。对于运动慢的运动主体，码流记录甚至可以低至8帧/秒(fps)以下，对于正常速度运动的主体，码流设定正常的25fps，对于敏感图像的运动物体的视频码流可设定在30fps以上。对于高速的运动主体，在高速摄像机的配合下，码流可高达1000fps以上。智能码流技术，可以减少非敏感图像占用视频存储资源，从而对敏感图像提供了充裕的记载能力。

　　二、动态区域自适应的智能监控技术

　　以某车库视频监控画面为例，画面上的敏感信息为运动的车辆和人。不敏感画面是背景(地面和屋顶)。但在实际的视频记录中，背景(地面和屋顶)占据了50%以上的存储空间。通过图像识别技术，可以判定固定背景与运动物体图像，因而，具备了只在记载画面的中有运动的技术可能。动态区域智能监控，就是只记载除背景以外的运动物体，从而大大减少了视频存储空间的需求，相同的存储空间，可保留的视频时间长度可以成倍提高。摄像系统，通过图像识别技术，可以智能学习，判断哪些图像是背景，即便是由云台控制的摄像头，通过设定的时间内的自动学习，也可以自动判定录制视频中的新背景，从而实现对运动物体图像的智能监控。

　　三、非敏感区域的低码流记载技术

　　视频上方的25%到30%的区域，通常是天空或建筑的顶部图像，基本属于敏感要素不太可能出现的区域。如某些典型监控图像中的红色马赛克部分的图像，基本不会含有人们关心的视频内容，因此可以把视频图像的非敏感区域的忽略或者用低码流另外记录，只需在回放的时候与高码流的视频做一个同步。值得说明的是，非敏感区域在不同应用场景，各有不同，有的也许在视频图像的下方，有的监控场景，非敏感区域是不规则的，可以在视频监控系统安置好后，根据实际情况再进行应用层面的人工设定。

　　四、人脸/车辆识别(或其他敏感移动物体)驱动高清摄录技术

　　在特殊的场景下，比如大楼的进口处、电梯等地方，人脸是敏感图像。在车库内、小区的进出口处，车辆及其号牌是敏感图像。若全部用高清的视频固然可以满足监控需求，但视频存储，特别是长时间的保存就会需要海量的存储空间；若根据图像识别技术，判断出现设定的敏感图像的时候，才驱动摄像头启动高清记录，对于一般的非敏感图像，则启动标清甚至低码率的视频流来记录。这样高清与标清相结合的监控记录，即保证了记录敏感图像的质量，同时又较大程度上减少了视频存储量。

　　五、序列帧视频文件分布存储技术

　　把视频在一秒内产生的帧为标识成序列帧，同时编制存储与播放序列，把不同序列的帧划分为数个文件存储；单个帧序列文件可以单独播放，效果等同于低码流记录的视频效果。
　　所有帧序列可以合成完全视频一起播放时，则是高清(或标清)的视频效果。当需要回收存储空间的时候，可按存储策略规划，先将一部分序列帧视频文件所占的区域覆盖。另一部份则保存下来，从而更有效的利用存储空间。
　　例如按原存储能力可以保留1个月的视频数据，经过视频帧文件的分布存储后，可以保留数个月的有选择的序列帧视频的文件数据。对已保留了中长期的序列帧视频文件进行部分覆盖，实现淡入淡出式的视频逐渐丢弃，长期保留的视频数据不是一下完全消失，而是慢慢的消失、丢弃。从而最大限度地延长监控视频保留的时间。

　　基于以上五种技术的智能视频监控的视频流

　　智能监控的视频流，是经过一系列的不同逻辑层面的图像识别，进行的智能判断后进行录制、存储的。其中动态区域自适应的智能监控技术、非敏感的低码流记载技术的运用可以根据实际需要，贯穿在整个存储过程；或者根据应用层面的人工设定，有选择地实施。图像识别从初步识别，到精细识别，按需要分层次进行。对视频图像识别的采样频率，可以根据需要，设定具体频率，不需要对每一帧的图像都识别。

　　监控存储五高新要求

　　而从历史上看，安防并不被认为能够带来高投资收益，而是一项成本支出。尤其是在国内，视频数据是事后查证的重要证据，在银行、司法、平安城市，视频图像的存储时间都在1-3个月甚至是半年。随着高清监控时代来临，更清晰的图像意味着更大的存储容量、更多的设备数量、更大的机房面积、更高的制冷费用、更贵的运维成本。
　　所以除了探讨如何应用监控实现更多价值以外，我们更应该关注如何降低视频监控系统的总体拥有成本。安防监控对存储的新需求可以简单的总结为“5个高
　　高容量：高清化带来存储容量猛增，需要稳定可靠的大容量存储：提高单套系统容量：通过SAS扩展级联多个JBOD，支持3TB、4TB硬盘，增强RAID健壮性；使用集群存储系统：增强存储系统弹性扩展能力，弥补单机可靠性不足；
　　高性能：高清监控对存储总带宽要求较高，而且存储性能要根据监控特点进行调优：性能优化：高清大码流高并发数据流，不同模式下(边写边读、边删边写、RAID重建)的IO性能优化、NAS性能优化；应用结合：NVR软件嵌入后的应用处理能力，合理分配系统资源；
　　高能效：海量存储部署的背后是大量的能源消耗、高昂的使用成本，监控设备都应是低功耗设计：在DVR时代，监控厂商通过硬盘轮休降低功耗、延长寿命，而网络存储则可使用MAID实现节能，但MAID更多适用于备份归档环境；考虑到监控应用是7*24不间断的，选择高转换效率的电源(80Plus电源或者直流电源)更有价值，可在不影响应用的情况下降低能耗；
　　高密度：监控对存储最基本的需求就是降低每TB成本、每槽位成本：高清监控普及后，原有3U16盘位设备，单台存储容量有限，高盘位存储可以支持更多摄像头；4U24盘位以上的高密度存储，可以有效降低每槽位成本、提高单台存储容量、节省机架空间；
　　高适用：存储必须针对监控实际需求进行设计，解决客户痛点才能生存：文件碎片过多导致性能下降、断电后文件系统易损、流媒体直写、高效率的索引结构；提高NVR嵌入应用的便利性和兼容性，支持Windows/Linux软件，提供与外部监控子系统接口的API，实现高效率的分析，在海量数据中快速定位；以UIT的SV1000G2为例，从产品设计上就贯穿了5个高，采用端到端的SAS6Gb技术、Intel最新的SandyBridge平台提高性能，4U24/4U36的高密度设计、支持3TB硬盘，提高单套系统的存储容量，降低每槽位成本；适用转换效率高达90%的80Plus电源，可以节约更多电能，降低系统运营成本；通过架构优化可以与监控系统更紧密结合。