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解决高清监控大容量存储问题的几大方法

随着图像清晰度从标清向高清的提升,后端存储设备的成本更是上涨惊人。数据显示,在采用传统的DVR和NVR解决方案时,存储设备在整个视频监控系统的成本大致为15%~30%;而在数字网络高清视频监控系统中,存储设备在整个系统中的造价则将上升到50%~70%...
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  随着高清监控时代的到来,整个安防视频监控系统的成本开始大幅度上升。这其中,不仅仅是前端高清摄像机成本的提升,随着图像清晰度从标清向高清的提升,后端存储设备的成本更是上涨惊人。数据显示,在采用传统的DVR和NVR解决方案时,存储设备在整个视频监控系统的成本大致为15%~30%;而在数字网络高清视频监控系统中,存储设备在整个系统中的造价则将上升到50%~70%。

  这并不是耸人听闻的说法,以高清最基本的720P效果为例,正常监控录像需要的硬盘容量大约为4G~8G/路每小时,出于经济性考虑,降低每小时视频录像可压缩到3GB左右容量。以此为例,按一个月时间计算,8路监控大约17T容量左右。而根据相关规定,公共场所的监控录像至少需要保存一个月(30天)以上,有些地方则更久,由此带来的海量数据存储问题可想而知。

  那么,有什么办法能够在扩大存储的基础上降低成本呢?下面是目前常见的几种降低存储空间的手段,供大家参考。

  选择合适的编解码器

  如果把编码格式从MJPEG升级为H.264,则可以节省50%以上的存储空间。正因为如此,越来越多的最终用户开始把数据格式从MJPEG、MPEG-4向H.264升级,从而让压缩视频占用更少的空间,同时,维持与MPEG-4一样的视频质量。

  在视频序列中要选择一幅典型帧(R帧),最终用户可以选择只存储R帧。通过采用R帧,采用H.264格式压缩视频流,就可以更低的带宽、更为有效地生成视频流。这种情况对于大多数的摄像机来说是管用的,如对于在机场候机大厅上监视运动目标较少的固定摄像机或对于PTZ这样不断转动的摄像机来说,所产生的R帧会增加。

  在某些情形下,由H.264压缩方式提供的视频质量只是在边界上优于由MJPEG压缩方式提供的视频质量,但是,因为采用H.264压缩方式占用更低的带宽。所以,把视频数据记录下来占用的存储空间更少。

  总体来看,在大多数监控系统中,从降低带宽和存储空间来看,H.264都是一种高效的编解码方式。

  空闲时刻降低记录速率

  我们都知道,在办公楼、学校这些地方,晚上往往很少有人出现,但是摄像机却跟平时一样在工作着,如此记录下来的视频完全没有任何作用,还占据了存储空间。因此,我们可以考虑在运动目标较少的时段降低记录速率通过控制记录速率,例如,每秒15帧就可能占用较大的存储空间,这时可以采用每秒2~3帧,甚至1帧的速率记录,最终用户可以把记录空间节省达80%。

  但是,虽然大楼夜间的行人较少,许多会议室在大多数时段也是不用的,如果这些场合一直以低速率记录视频,那么万一发生警情怎么办呢?我们可以考虑在监控系统上加上基本型智能运动分析功能,如果出现运动目标,记录帧速就恢复到正常的速率;而当运动目标消失时,记录速率再回归每秒2~3帧,如此一来,既降低了存储的空间,也能够起到监控报警的作用。

  不记录不需要的内容

  上面的方法是针对监控区域主要为静止型,监控目标数量并不多,但是如果对于马路、电梯等车来人往的地方,我们就不可能通过上述方法来降低记录速率了。那么,这种情况下,有没有可行的办法呢?

  这时,我们可以考虑采取在监控系统上添加一个基本型运动分析软件包,对于某些运动的物件不需要记录其视频。例如,当汽车驶下公路时,我们就不需要记录那辆汽车的行踪,当树丛在风中摇曳的时候,也不需要记录;如果出现此类情况也记录下来,像监视周界那样,则就要一直记录下去,那么所耗费的存储空间也就可想而知了。

  据相关数据统计,对于某些摄像机来说,在监控区域中划出的不需监测运动目标的区域能节省高达50%的存储空间。

  采用定码率抽帧存储技术

  根据现在主流的压缩方式计算,监控录像存储大概所需空间如下:

  H.264压缩方式:HAFLD1清晰度,实时25帧,300M/小时/路;

  H.264压缩方式:CIF清晰度,实时25帧,200M/小时/路;

  根据上述数据,我们基本可以估算一路视频监控图像所需的存储空间。举例来说,某银行需要1路D1视频监控系统,7*24小时监控,数据保存3个月便可以覆盖,那么总计容量需求1.1TB。

  如果我们已存的录像并不是跟新的视频一样重要,就可以采取降低老录像的记录帧率。这样就可以极大地减少老视频对存储空间的需求。同时,如果需要的话,仍然可以调用老录像作为证据。

  采用定码率抽帧存储技术,如一个月内的图像存储25帧/S的录像文件,在不影响录像记录信息的情况下,可以将其降低为15帧/S,这样也可以大大节省存储空间。

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