针对AI智能视频监控的广泛应用，海量数据需要巨大的存储容量，且AI智能视频监控内置很多算法，加上对各种算力的要求，更是对监控存储能力提供了更高的要求，怎么解决AI智能视频监控存储问题，有哪些存储方式？下面一起来了解下吧！

1、基于感知的精细编码

基于人对视频画面的感知，有选择的调节不同区域划分块的方式。例如目标区域内的图像强制划分到8×8、4×4的精细单元，建立精细的预测模式，使用更多的码字来描述这些图像区域，以实现更好的目标区域画质；对背景区域的图像，可以降低预测单元划分精度，例如到32×32、16×16为止，适度忽略一些背景图像的细节和更新频率，有效降低背景区域图像的码率。

一种是针对通用视频的显著性物体检测，另一种是针对特定场景的图像语义分割。这两种方案的特点在于：显著性物体检测是根据人对画面的关注度进行建模，能够实现在减少非显著性区域码率的情况下尽可能低的减少对画质的影响；而语义分割则能够实现对画面中不同场景的标记，动态调节编码参数，如行人、人脸、车辆、指示标志等。

2、智能编码

利用深度卷积神经网络优化快速帧内模式选择，设计若干个35类的分类器，分别对尺度为64，32，16，8，4的预测单元进行模式快速分类，输入为像素块，输出为35种预测模式中的一种。使用海量监控视频中提取出的预测单元和对应的预测模式进行训练。在编码流程中应用，首先根据预测单元的大小选择对应的分类器；然后将该预测单元的像素输入网络，输出35种模式中的一种，作为当前预测单元的帧内预测模式。耗时降低90%，大幅度提高了帧内预测的速度。

3、智能量化

在视频编码流程的步骤中，量化是唯一损失数据精度、引入误差的步骤。量化参在视频编码流程的步骤中，量化是唯一损失数据精度、引入误差的步骤。量化参数（QP）越小，精度损失越低，保留的图像细节越丰富；QP越大，精度损失越高，保留的图像细节越少。通用视频编码H.265/HEVC对整张图像采用统一的QP值，或自适应变化的动态QP值。BBW技术应用UNetLite对画面进行划分，在目标区域采用较小的QP值，尽可能多地保留目标区域图像细节；而在背景区域采用较大的QP值，实现对视频整体码率的高效压缩。

以上就是AI智能视频监控存储方式的简单介绍，这些方式应用场景广泛，兼容性强，不影响结构化分析，相较于传统存储方式，不改变分辨率、时长、帧率，满足智能高清的监控存储需求，需要的朋友可参考哦，继续关注UG环球视讯科技，了解AI智能视频监控更多前沿技术。