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云技术：推动视频监控系统更均衡、更弹性、更可靠

　　云存储技术采用分布式文件系统为其基本特征，将传统的3层存储体系结构(文件系统、卷管理器和RAID)组合为一个统一的软件层，从而创建一个跨越存储系统中所有节点的单一智能文件系统。

　　分布式文件系统的系统数据和管理数据(元数据)分布在各个节点上，避免了系统资源争用，监控厂家目录，消除了系统瓶颈;即使出现整节点故障，系统也能够自动识别故障节点，自动恢复故障节点涉及的数据和元数据，使故障对业务透明，完全不影响业务连续性。

　　全对称分布式集群设计可以实现存储系统节点的全局统一命名空间，从而允许系统中任何节点并发访问整个系统的任何文件;并且支持文件内细粒度的全局锁，支持从多个节点并发访问相同文件的不同区域，从而实现高并发、*读写。

　　基于以上技术特征，云存储具有性能高、可靠性好、便于扩展的特点。

那么如何才能提升视频监控系统的价值呢?

　　视频分析能够确保监控图像被实时的分析，以便提醒用户需要注意的事项。这就使得安全管理单位能够实时感知到视频数据，对即将可能发生的安全风险提前预警，增加额外的安全防范措施。比如停车场或安全围栏周边人员非正常徘徊等等。

　　视频分析可以通过程序预设对违规越线、违规停车、异常徘徊等情况进行警告，包括人员统计、特定区域流动速度或是颜色匹配异常警报等等。这些只是一些简单的视频分析应用方式就能增强视频监控系统的安全性。

其次，安防视频监控是一个系统工程，人工智能技术在视频监控的应用挑战，同样贯穿于前端、传输、存储、应用等等每个环节。例如，在海量视频数据中寻找目标，“天网”视频监控系统每天产生的大量图像视频，对于寻找目标人与车辆犹如大海捞针。

　　此外，传输受限制预警不实时。尤其是高清、超高清摄像机的大量应用，采集的数据量非常大，传输成本非常高，而且很难在较快时间汇集到数据总平台，造成全局预警与搜索的困难。此外，针对交通拥堵情况，当前的交通大数据主要还是以导航地图、共享出行软件等为主，视频智能分析数据应用还是比较少等等。