1，硬盘多大。2，摄像头清晰度。3，摄像头数目。4，录像配置码率。5，其他。

前几个我们都好理解，硬盘越大录像保存时间越长。摄像头越高清保存时间越长。摄像机数目越多，永川监控，在硬盘容量不变情况下，保存时间越短。录像配置码率，是我们真正要计算的东西，下面详细讲。其他：一般包括移动侦测呀，包括报警设置等等，对保存时间有影响，但是影响不算大，可以不讨论。

在硬盘录像机的设置里，码率大分辨率就高，分辨率高，占硬盘空间肯定就大。

我们以海康DVR为例，无线监控摄像头，WD1一般是1792Kbps;130W的摄像头一般是2M，即2048Kbps；200W摄像头一般是4M，即4096Kbps；300W的摄像头一般是6M，即6144Kbps。

我们现在看看如何计算一天的录像容量：

1，首先我们计算单位的都是秒，一天24小时，一小时3600秒。这个都知道那一天（多少秒）：3600×24

2，计算机存储单位，先要搞懂：1G=1024M；1M=1024KB；1KB=1024B；1kb=1024b；1B=8b （如果不懂可以参看计算机存储知识）。

3，现在我们码率的单位是：Kbps  那要推算出一天的录像容量，单位是G，公式就应该是：

码率（单位Kbps）×3600×24÷8÷1024÷1024=录像容量（1天）（单位G）

得到一天的容量后，即可推算出1个月或其他时间的容量啦。

集中供电模式

在220V电源处接12V集中电源一个，再用2*1.0红黑电源线分别接给摄像头，无线监控，12V供电距离不可超过100米。在接个单个电源线接头，再把单个电源线接头和监控摄像头电源接头相连接即可。集中供电方式是指在监控室或某个中间点采用12V开关电源向前端负载集中供电。与独立供电模式相比，差别在于一个电源可以为多个摄像机提供电力供应。

基于大数据的大规模深度神经网络，这种神经网络可以的分析图片中的每种不同元素并将其分类，找出我们需要的那一类。这样一个强大的神经网络属于强分类器。训练这样的深度神经网络分类器是很耗时的。另外，在正常的图像中，人脸区域只是占了很小的一部分，如果使用所有的特征进行训练的话，运算量非常大。

适应性增强算法则不同，为了节省运算时间和资源消耗，它训练很多个简单的弱小的分类器，然后把它们串在一起，层层筛选，终形成一个强分类器。关键在于这个串在一起的筛选过程是动态的，工地监控摄像机，下一个分类器能够根据上一层分类器所做的结果进行评估，并能够重点学习那些错误的结果，这就是“适应性增强”的含义。

如果做个比喻的话，就是你做100道练习题，错了30个，对了70个。想要获得更好的学习成果，你必须提高对这30道错题的关注，至于你做对了的可以不用再分太多精力去复习。你再做一遍这30道错题，结果其中又做错了10道题，那么这10道题是你必须重点关注的目标！以此类推，直到做对所有的题。

具体来说，在用适应性增强算法训练分类器时，首先在一张图中，真正属于人脸五官特征的区域其实并不多，那么先用一个简单的阈值二分法分类器“随便”过滤一下就能筛掉大量的非人脸区域。

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