当前，人脸识别已经逐渐成为中国新城市视频监控项目建设的新要求，成为在文件中明确的要求，这也成为中国深入深度学习视频分析的一个信号。除了在安全及交通领域，基于深度学习的视频分析技术开始走进人们的日常生活中，如近热议纷纷的“无人零售”、旅游景区的“刷脸入园”等等，中国视频监控厂商已经开始发力监控之外视频的应用市场，而围绕着深度学习的视频应用市场才刚刚拉开了帷幕，市场的需求也正在迅速的增长，未来也将成为监控市场的增长的新引擎。
在视频监控系统中，对存储空间容量的大小需求是与画面质量的高低、及视频线路等都有很大关系。下面对视频存储空间大小与传输带宽的之间的计算方法做以介绍。
比特率是指每秒传送的比特(bit)数。单位为bps(BitPerSecond)，夜视监控探头品牌，比特率越高，传送的数据越大。比特率表示经过编码(压缩)后的音、视频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，而比特就是二进制里面的单位，要么是0，要么是1。比特率与音、视频压缩的关系，简单的说就是比特率越高，音、视频的质量就越好，但编码后的文件就越大;如果比特率越少则情况刚好相反。
码流(DataRate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率，是视频编码中画面质量控制中重要的部分。同样分辨率下，视频文件的码流越大，压缩比就越小，画面质量就越高。
上行带宽就是本地上传信息到网络上的带宽。上行速率是指用户电脑向网络发送信息时的数据传输速率，比如用FTP上传文件到网上去，数字监控探头品牌，影响上传速度的就是“上行速率”。
下行带宽就是从网络上信息的带宽。下行速率是指用户电脑从网络下信息时的数据传输速率，比如从FTP服务器上文件下到用户电脑，影响下传速度的就是“下行速率”。
传输带宽计算：
比特率大小×摄像机的路数=网络带宽至少大小;
大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局
目前，在工作中，实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找?”，的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，红外监控探头品牌，这离大数据应用还相去甚远。
站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，监控探头品牌，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行***、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。
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