监控观澜大模型可以节约多少内存用量？

在保证关键画面画质的前提下，基于观澜大模型的智能编码技术可以明显降低监控存储的占用。平均存储空间可节省50% 以上，静态场景可节省90%的代码率，是一种适用于厂区和园区监测降本的技术方案。

根据不同的情况，具体的节约比例会发生变化。在人员和车辆流动频繁的出入口、主干道等常规场景下，确保目标画质不变的情况下，可以节省20%-50%的码流和存储空间。在仓库和周界等静态画面占比较大的场景中，压缩效率更加明显，存储节约可高达90%。例如，观澜编码技术可以减少60%的硬盘采购需求，同时可以降低机房的空间占用和电力消耗成本，这是一个有2000路1080P监控和90天储存的中型工厂。

其核心是基于大模型的差异化编码：通过人工智能识别关键目标，如人、车和物体，对高价值区域保留高质量编码，而对静止背景等非关键区域进行高倍压缩，从而确保监控取证和智能分析的精度，同时有效减少冗余数据。

成都007科技可提供观澜编码监控存储优化方案落地服务，帮助客户兼顾安防效果与成本控制。