精彩論壇預告
AI 人工智慧在電腦視覺上有哪些技術發展？這些技術形成的解決方案，在交通、建築、零售等應用領域，發揮了什麼功能？解決了哪些問題？帶來了哪些效用？
擁有攝影機、NVR、VMS、智慧停車廠設備的國際銷售業務以及產品經理豐富實務經驗，並且是台灣人工智慧學校第四屆畢業的 Sharon. Yeh，從她的角度，分享 AI 人工智慧在電腦視覺上的解決方案應用……
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
基於雲的影像監控儲存，可以幫助組織實現合規性和保留。但是請注意，高儲存量會迅速使成本飆升。
組織將大量影像監控數據儲存在雲中。雲提供了幾乎無限的儲存容量，並將錄製的鏡頭移出場所。
儘管基於雲的影像監控儲存有很多好處，但至少存在一個主要缺點：成本。組織可以花一大筆錢將影像數據儲存在雲中。要改進儲存過程，請應用以下四個最佳實踐：數據管理、解析度和格式控制、比較購物和最大限度地利用監控錄影。
數據生命週期很重要
首先，弄清楚組織需要保留錄製的影像多長時間。更長的保留期意味著儲存的數據量更大，因此成本更高。
保留期限取決於內部安全要求、監控錄影的儲存預算和法律要求。在某些情況下，數據保留法規定了保存記錄的時間長度。自動化的數據生命週期管理引擎，可以自動清除過時的影像片段，以防止因遺忘文件而導致儲存成長。
無論數據保留政策如何，如果需要，請找到一種無限期保留記錄的方法。
選擇影像格式和解析度
一些影像格式提供了卓越的清晰度，但與其他選項相比，儲存的數據量要大得多。例如，一個 655 GB 的 RAW 格式的兩小時影像，會減少到以 MP4 格式保存的僅 8.4 GB。影像格式和解析度會極大地影響儲存量，從而影響成本。
考慮組織將來如何使用影像。如果它只是用於隨意觀察，那麼相對較低的解析度可能會起作用。但是，如果觀眾需要放大車牌，或使用臉部辨識來辨識罪犯，則需要更高的解析度。
考慮提供者選項
供應商在成本方面差異很大，尤其是對於基於雲的影像監控儲存的潛在大量工作。比較多家供應商的成本。
圍繞性能足以容納不斷流入的影像數據流的儲存層，進行基礎成本估算。
尋找替代案例
最後，考慮監控影像，是否可能不僅僅對安全有用。例如，零售商使用監控影像來評估商店內的人流模式，並根據客戶活動確定產品的放置位置。
合理的替代用途可能意味著，另一個部門可以補貼一部分基於雲的儲存成本。
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