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視頻監控系統中數據存儲優化

2019-11-23 05:49:00段雨梅
科技風 2019年29期

摘 要:本文首先分析了不同應用場景下的視頻監控系統的存儲方式,然后分析在這些應用場景下視頻的存儲及視頻回看中存在的問題,最后提出了在一定特殊場景下的存儲優化方法,該方法能夠有效的提高視頻存儲及視頻回看的效率,而且不會影響監控視頻的畫質和內容。

關鍵詞:視頻監控;視頻回看;優化存儲

隨著科技的發展和進步,視頻監控系統已經隨處可見,這些系統也為社會的安全做出了巨大貢獻,同時也為社會節約了大量的人力資源,例如在車輛的監控上,在演唱會等人流量巨大的現場,視頻監控系統具有不可或缺的地位。

視頻監控系統主要由前端音視頻采集設備、音視頻傳輸設備、后端存儲、控制及顯示設備這五大部分組成,其中后端存儲將承載著整個視頻監控系統的所有數據,存儲設備的選擇對整個視頻監控系統至關重要。

一、視頻監控系統的存儲方式

視頻監控系統的規模不同,對后端存儲設備的要求也不同,下面本文介紹幾種常見的后端存儲介質。

(一)內置存儲——多媒體閃存卡

目前市面上使用的多媒體閃存卡種類較多,比較常見的是SD卡、MicroSD卡、TF卡、MMC卡等等,這種存儲介質的最大特點是可以高速數據傳輸,讀取速度高達百兆每秒。

這種存儲設備主要用于家用視頻監控系統,如車載行車記錄儀,家庭室內監控等場景下,這些場景中視頻采集和后端存儲在同一個小型設備中,數據量總體來說不是很大,且用戶對數據保存的時間要求也不高。

(二)外掛存儲——存儲解決方案

目前市場上主流的存儲解決方案有直連式存儲(DAS)、網絡接入存儲(NAS)、存儲區域網絡(SAN)。這些系統將大量的磁盤組織在一起形成一個大型的存儲陣列,支持存儲容量的在線擴容、遠程備份等功能。

(三)云存儲

通過網格技術和分布式文件系統等功能,將網絡中大量各種不同類型的存儲設備集合起來協同工作,共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。

在大型的視頻監控系統中往往會使用多個前端音視頻采集設備,通過網絡將視頻上傳到存儲設備中,而且此類系統對視頻的清晰度、數據的安全性、數據的完整性要求都非常高,而且因此,需要大容量的存儲設備來存儲和保證數據的安全性。隨著云計算和分布式系統的發展,很多的視頻監控系統采用云存儲的存儲方案。

二、特殊應用場景下視頻監控系統存在的問題

無論采用哪種存儲方案,存儲空間的容量總數有限的,一旦空間即將用盡則會影響整個系統的使用,而且在一些特殊應用場景下存在一定的問題。

在視頻監控系統中存儲著大量的重復數據。例如音視頻采集設備所在的環境長時間沒有發生場景變化,例如在凌晨銀行等機構的視頻監控系統、凌晨某小區的視頻監控系統等,此時監控設備下幾乎無人經過,如果選擇關閉系統來節約存儲空間將帶來一定的安全隱患,如果采集下來的這些數據存儲在存儲設備中將占用大量的空間,使得空間的利用率降低。隨著技術的升級,視頻壓縮技術的進步,能夠從一定程度解決該問題,然而其對視頻監控系統的實時性又帶來了一定的影響。

在視頻監控系統中回看搜索關鍵視頻時間點時,需要花費大量的時間再大量視頻中查找,其中就包括了前面提到的大量重復視頻數據幀。而這個場景的使用頻率也是非常高的,例如在視頻中回放查找某人或某物在幾點出現過,這個查找效率是非常低的。

三、特殊應用場景下視頻監控系統存儲優化方法

為了解決上文提出的兩種場景下視頻監控系統存在的數據存儲問題,必須解決一個問題——視頻監控系統識別場景。考慮到場景的特殊性,本文提出了一種存儲優化方法:在每個視頻監控設備端增加一個數據預處理,(1)保存最近一次上傳到服務器的視頻圖像幀及對應的時間;(2)將實時得到的視頻幀與(1)中保存的視頻圖像幀進行比較,以此來識別和判斷場景是否發生了變化。(3)若發生了變化,更新(1)中保存的數據并上傳到存儲設備。若未發生變化則繼續抓取視頻。在存儲設備端記錄每一段視頻及對應的時間節點。從而能夠獲取任意時刻的視頻數據,通過該方法可以有效節約存儲空間,并且沒有應用復雜的視頻壓縮和解壓縮技術。

通過該方法,能夠有效在視頻回看時選擇跳過所有重復視頻幀,僅對視頻中發生變化的部分進行搜索,而且視頻回看的場景一般發生在比較緊急的情況下,因此減少搜索時間帶來的意義非常重大。

四、結語

綜上所述,隨著視頻監控的技術發展,視頻清晰度的提高,將會需要更多的存儲空間,在一些特殊場景下本文提出的存儲優化方法在一定程度上能夠提高存儲空間的利用率,且不會影響系統的實時性,此外也能夠提高視頻回放搜索關鍵信息的搜索效率,大大提高視頻監控系統的作用。

參考文獻:

[1]吳曉晟.淺析智能視頻監控系統[J].科技經濟導刊,2018,(35):26.

[2]譚肖平.數字音視頻壓縮技術[J].電子技術與軟件工程,2019,(1):79.

作者簡介:段雨梅(1984-),女,黑龍江訥河人,碩士,講師,人工智能方向。

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