Новата кодираща технология на Hikvision Guanlan решава дилемата със съхранението и разкрива основната стойност на видеозаписите

Видеозаписите са станали основата за данни в областта на сигурността и вземането на оперативни решения. Но зад наводнението от данни се крие «дилемата със съхранението»: проучвания показват, че около 70 % от наблюдателните видеозаписи представляват неподвижни или малко ценни изображения, а смесването им с ефективно съдържание не само губи ресурсите за съхранение, но и увеличава общите разходи за закупуване на хардуер и за експлоатация и поддръжка на центровете за обработка на данни.

Като двигател на технологичната еволюция в сферата на сигурността, Hikvision непрекъснато води индустриалните иновации от повече от 20 години, като се ръководи от принципа „изследване на основната стойност на видеозаписите“. Наскоро представената нова кодираща технология Guanlan, базирана на дълбоки познания за индустрията и изкуствен интелект, който осигурява прецизна кодираща логика, преодолява индустриалното ограничение „качеството на изображението и ефективността на съхранението не могат да се постигнат едновременно“, и предлага решения за оптимизация на съхранението, които „намаляват разходите, без да намаляват ефективността“, за хиляди индустрии.

Техническо натрупване: Повече от 20 години практика в проекти са оформили ключовите компетенции

Изследванията на Hikvision относно стойността на видеозаписите произлизат от години на технологична еволюция и практически проекти:

През 2015 г. ние бяхме първите, които интегрирахме алгоритми за дълбоко учене в периферни устройства, което отвори ерата на сигурността, базирана на изкуствен интелект.

През 2017 г. беше стартирана тройната архитектура на AI Cloud, която реши болезнените проблеми на „разпръснатата изчислителна мощ и недостатъчното сътрудничество“ и осигури силна подкрепа за внедряването на изкуствения интелект.

През 2018 г. беше стартирана открита платформа за изкуствен интелект, която помага на клиенти без алгоритмични познания да разработват ексклузивни отраслови алгоритми и насърчава дълбоката интеграция на технологиите за видео-възприемане и промишлени приложения.

През 2021 г. Hikvision официално инвестира в изследването и разработката на големия модел Guanlan, като създаде три нивела система от тип „основа – отрасъл – задача“ и укрепи основата на алгоритмите за разбиране на видео.

От основното възприемане на „видимото“, чрез прецизното представяне на „видимото“, до дълбоката интерпретация на „разбираемото“ – основната еволюция на Hikvision се фокусира върху пет измерения:

· Апгрейд от структурирани етикети за изображения към дълбоко семантично разбиране на видео.

·Преход от единична сценична дискриминативна модел към визуален мултимодален голям модел.

·Преход от разпределена изчислителна мощност на крайната страна към разполагане на мащабна изчислителна мощност на облачната и периферната страна.

·Разширение от разпознаване на основни обекти като хора и автомобили до обхващане на дълги опашки обекти от всички категории.

·Актуализация от филтриране въз основа на етикети към семантично човек-машина мултимодално взаимодействие.

В продължение на много години Hikvision е обслужвала милиони клиенти по целия свят и е била задълбочено ангажирана във всички сценарии, включително транспорт, финанси, индустриални паркове и здравеопазване. Точно тази технологична еволюция, която произлиза от практиката и се използва за практика, полага здрава основа за раждането на технологията Guanlan.

Технологично подобрение: ИИ усилване преодолява ограничения

Основната традиционна технология за кодиране в отрасъла може да постигне оптимизация на съхранението с 30 % до 70 % чрез динамично регулиране на степента на компресия, но има явни ограничения: разпознаването, базирано на динамичните и статичните състояния на обектите, често води до погрешно идентифициране на несъществени динамични обекти (например листа, разлюлени от вятъра, птици и др.), а промените в осветлението също могат да повлияят върху резултата. Тя е подходяща само за прости статични сцени, като складове и коридори.

Технологията за кодиране Guanlan на Hikvision интегрира възможността за дълбоко разбиране на голямата модел Guanlan с технологията за сегментация на ниво пиксел, за да създаде пълна верига от оптимизации – „интелигентно разпознаване, точна сегментация на ROI, диференцирано кодиране“, постигайки двойно сътрудничество между съхранението и качеството на изображението.

Фактически тестови данни: значително подобрение на ефективността на съхранението

Подкрепа от голяма модел, цифров и интелигентен апгрейд

С подкрепата на нашия собствено разработен визуален модел Guanlan можем точно да анализираме ключови цели с висока стойност, като хора, превозни средства и немоторизирани превозни средства. Точността на разпознаването е значително подобрена в сравнение с традиционните алгоритми и може да поддържа разпознаването на до 64 цели едновременно.

Чрез използване на прецизна технология за сегментация с защита на ROI предният план и фона се отделят точно: за предния план се използва обичайно кодиране, за да се гарантира пълнота на детайлите, а за фона се прилага ефективно компресиране, за да се намали използването на място за съхранение; накрая се генерират стандартно съвместими битови потоци, които постигат баланс между качеството на изображението и ефективността. При условие че качеството на нецелевите области остава сравнимо както за човешкото, така и за машинното възприятие, битовата скорост може да бъде намалена с 20 % до 90 %.

Възприятие на сцената, динамично адаптиране към цялата сцена

Кодиращата технология на Hikvision Guanlan се основава на „възприемане на сцената“ и създава динамично адаптирана интелигентна кодираща система, която разчита на координираната работа на динамичното и статичното възприемане:

· Динамично възприемане: реалновременно улавяне на амплитудата на движението в сцената и плътността на детайлите, като разпределя ресурсите според процентната част от максималния битов поток (MaxBps), за да гарантира беззагубно качество на изображението в сложни сцени.

· Статично възприемане: при неподвижни или малко динамични изображения се използва кодиране на повтарящи се кадри, като за всяка кадър се използват само няколкостотин байта, което максимизира оптимизацията на разходите за съхранение.

Вземете за пример входовете и изходите на парка: възстановяване на детайлите с висок битов поток по време на утринния пиков час, баланс между качество на изображението и ефективност от 50 % през нощта и компресия от 10 % в ранните утринни часове, за да се постигнат максимални спестявания при съхранението. Чрез динамична адаптация към сложността на сцената може да се осъществи прецизно разпределение на кодиращите ресурси.

Guanlan кодиране — спестяване на пари, електроенергия и пространство

При мащаб от 2000 маршрута и разрешение 1080P при скорост на кодиране 2 Мбит/с, като пример се взема 90-дневно съхранение: спрямо традиционното кодиране кодиращата схема Guanlan осигурява намаляване с 60 % на броя твърди дискове, намаляване с 60 % на необходимото пространство в центровете за обработка на данни и намаляване с 50 % на електроенергийните разходи за петгодишен период — което значително намалява проектните разходи и постига истинско „намаляване на разходите без намаляване на ефективността“.

От внедряването на дълбокото машинно обучение до прилагането на напълно структурирани данни и до представянето на кодиращата технология Guanlan, Hikvision продължава да се ангажира с мисията „да направи видеозаписите по-стойностни“. Това насърчава еволюцията на сигурностната индустрия от „пасивно записване“ към „активна интелигентност“. Чрез дълбока интеграция на изкуствения интелект и кодирането видеоинформацията се превръща от „масивна излишност“ в „точност и ефективност“, което внася нов импулс за интелигентното модернизиране на хиляди отрасли.

В момента кодиращата технология Guanlan вече е приложена върху продуктите за фронтенд и бекенд на Hikvision и ще бъде пусната на пазара скоро. Следете за новини!