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    视频监控数据量规模庞大,并且随着高清化、超高清化的趋势加强,视频监控数据规模将以更快的指数级别增长;与通常讲的结构化数据不同,视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主,这给传统的数据管理和使用龙8国际娱乐老虎机制带来了极大的挑战。以飞速增长的视频监控数据,使得传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析应用等面临新的困境。

    数据量的急剧扩大和IT投资之间的矛盾。在满足客户需求的前提之下,往往技术成本越低,其生命力往往越强。由于数据量的急速扩大,以及随之而来的大规模计算的需求越来越多,一味采用高配硬件,使得硬件投资成为客户不可承受之重,客户越来越希望在满足需求的前提下,用中低端的硬件来替换高配硬件。

    海量数据和有效数据之间的矛盾。摄像头7X24小时工作,如实记录镜头覆盖范围的发生的一切,仅仅记录信息是不够的,因为对于客户来讲可能大部分信息是无效,有效信息可能只分布在一个较短的时间段内,按照数学统计的说法,信息是呈现幂律分布的,也称之为信息的密度,往往越高密度的信息对客户价值越大。

    随着数据量的增加,哪怕对TB级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索,采用串行计算的模式都可能需要花费数小时的计算,已远远不能胜任时效性的需求。视频监控业务网络化、大联网后,网络内的设备越来越多,利用闲置的计算资源,实现资源的最大化利用,关乎运算的效率。在视频监控领域,往往视频分析的效率决定价值,更低的延迟、更正确的分析往往是平安城市这类客户的普遍需求。视频的分析和检索,不能依靠于传统的手段,巨量数据的效率优化,并行计算是视频智能分析的独一出路。 资源利用和效率之间的矛盾,串行计算和并行计算的矛盾。

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