針對AI智能視頻監控的廣泛應用，海量數據需要巨大的存儲容量，且AI智能視頻監控內置很多算法，加上對各種算力的要求，更是對監控存儲能力提供了更高的要求，怎么解決AI智能視頻監控存儲問題，有哪些存儲方式？下面一起來了解下吧！

1、基于感知的精細編碼

基于人對視頻畫面的感知，有選擇的調節不同區域劃分塊的方式。例如目標區域內的圖像強制劃分到8×8、4×4的精細單元，建立精細的預測模式，使用更多的碼字來描述這些圖像區域，以實現更好的目標區域畫質；對背景區域的圖像，可以降低預測單元劃分精度，例如到32×32、16×16為止，適度忽略一些背景圖像的細節和更新頻率，有效降低背景區域圖像的碼率。

一種是針對通用視頻的顯著性物體檢測，另一種是針對特定場景的圖像語義分割。這兩種方案的特點在于：顯著性物體檢測是根據人對畫面的關注度進行建模，能夠實現在減少非顯著性區域碼率的情況下盡可能低的減少對畫質的影響；而語義分割則能夠實現對畫面中不同場景的標記，動態調節編碼參數，如行人、人臉、車輛、指示標志等。

2、智能編碼

利用深度卷積神經網絡優化快速幀內模式選擇，設計若干個35類的分類器，分別對尺度為64，32，16，8，4的預測單元進行模式快速分類，輸入為像素塊，輸出為35種預測模式中的一種。使用海量監控視頻中提取出的預測單元和對應的預測模式進行訓練。在編碼流程中應用，首先根據預測單元的大小選擇對應的分類器；然后將該預測單元的像素輸入網絡，輸出35種模式中的一種，作為當前預測單元的幀內預測模式。耗時降低90%，大幅度提高了幀內預測的速度。

3、智能量化

在視頻編碼流程的步驟中，量化是唯一損失數據精度、引入誤差的步驟。量化參在視頻編碼流程的步驟中，量化是唯一損失數據精度、引入誤差的步驟。量化參數（QP）越小，精度損失越低，保留的圖像細節越豐富；QP越大，精度損失越高，保留的圖像細節越少。通用視頻編碼H.265/HEVC對整張圖像采用統一的QP值，或自適應變化的動態QP值。BBW技術應用UNetLite對畫面進行劃分，在目標區域采用較小的QP值，盡可能多地保留目標區域圖像細節；而在背景區域采用較大的QP值，實現對視頻整體碼率的高效壓縮。

以上就是AI智能視頻監控存儲方式的簡單介紹，這些方式應用場景廣泛，兼容性強，不影響結構化分析，相較于傳統存儲方式，不改變分辨率、時長、幀率，滿足智能高清的監控存儲需求，需要的朋友可參考哦，繼續關注慧翼科技，了解AI智能視頻監控更多前沿技術。