Hikvision Guanlan'i uus kodeerimistehnoloogia lahendab salvestamise dilemma ja vallandab video põhiväärtuse

Video on muutunud turvakaitses ja toiminguotsuste tegemisel andmete põhialuseks. Kuid andmete üleujutuse taga peitub "salvestamise dilemma": uuringud näitavad, et umbes 70% järelvalvevideotest koosneb liikumatutest või väheväärtuslikest piltidest ning nende segamine tulemusliku sisuga raiskab mitte ainult salvestusressursse, vaid suurendab ka riistvaratellimuste ja andmekeskuste ekspluatatsiooni ning hoolduse kogukulusid.

Turvalisussektori tehnoloogilise arengu liikumapanevaks jõuks on Hikvision, kes on üle 20 aasta pärast oma põhikirja „video põhiväärtuse avastamine“ pidevalt juhtinud sektoris innovatsiooni. Hiljuti avaldatud Guanlan koodimistehnoloogia, mis põhineb sügaval sektoriteadmisel ja kunstliku intelligentsi (AI) toetatud täpsetel koodimisloogikal, murab sektorit märgistavat kurja: „pildikvaliteeti ja salvestustõhusust ei saa saavutada korraga“, ning pakub tuhandetele erinevatele sektoritele lahendusi salvestustõhususe parandamiseks ilma tõhususe kaotamiseta – st „kulude vähendamist ilma tõhususe vähenemiseta“.

Tehniline kogemus: Üle 20 aasta pikkused projektikogemused on kujundanud tuumakompetentsid

Hikvisioni otsingud video väärtuse suhtes põhinevad aastakümnete pikkustel tehnoloogilistel uuendustel ja projektikogemustel:

Aastal 2015 integreerisime esimesena sügavõpp-algoritmid ettepoole paigaldatud seadmetesse, avades turvalisuse AI-aegu.

2017. aastal käivitati AI Pilv kolmetasandiline arhitektuur, mis lahendas „laialijagatud arvutusvõimsuse ja piisamatu koostöö“ valdkonnas tekkinud probleemid ning pakkus tugevat toetust tehisintellekti rakendamisele.

2018. aastal käivitati AI avatud platvorm, mis aitas algoritmidega mittevaldavatel klientidel arendada eraldi tööstusalaseid algoritme ning edendas videoperetsioonitehnoloogia ja tööstusliku rakenduse sügavat integreerumist.

2021. aastal investeeris Hikvision ametlikult Guanlan suure mudeli arendamisse, loodes kolmetasandilise süsteemi „põhi–tööstus–ülesanne“ ning tugevdades videomõistmise algoritmide alust.

Alates põhilisest „nähtava“ tajumisest kuni täpselt esitatud „nähtava“ ja edasi sügavani tõlgendatava „mõistetava“ saamiseni keskendub Hikvisioni tuumikuevolutsioon viiele mõõtmele:

·Uuendus pildi struktureeritud siltidest videode sügavale semantilisele mõistmisele.

·Itereerida ühest stsenaariumi eristavast mudelist visuaalsest mitmemoodulisest suurest mudelist.

·Liikuda jaotatud arvutusvõimsusest lõppseadmetel suurte masinatega arvutusvõimsuse suunas pilve ääres.

·Laiendada tuumasihtide (nt inimesed ja autod) tuvastamisest kõigi kategooriate pikka sabaga objektideni.

·Tõusta siltide põhise filtriga süsteemist semantilise inim-masin mitmemoodulise interaktsiooni poole.

Mitme aasta jooksul on Hikvision teenindanud miljoneid kliente üle kogu maailma ning olnud sügavalt seotud kõigi stsenaariumidega, sealhulgas transpordi, finantsvaldkonna, tööstusparkide ja tervishoiu valdkonnas. Just see tehnoloogiline areng, mis algab praktikast ja mille eesmärk on praktikas kasutamine, moodustab Guanlan kodeerimistehnoloogia loomise kindla aluse.

Tehnoloogiline uuendus: AI võimaldab takistuste ületamist

Tööstuses levinud traditsiooniline kodeerimistehnoloogia saab dünaamiliselt reguleerides tihendusjõudu saavutada 30–70% võrra paremat salvestusoptimeerimist, kuid sellel on selged piirangud: objektide dünaamiliste ja staatiliste olekute põhjal toimuv tuvastus võib liiga sageli valesti tuvastada mitteolulisi dünaamilisi objekte (nt tuulega liikuvad lehed, linnud jne), samuti võivad valgustingimuste muutused mõjutada tulemusi. See sobib ainult lihtsatele staatilistele stsenarileele, nagu ladud ja koridoriga.

Hikvisioni Guanlan-kodeerimistehnoloogia ühendab Guanlani suure mudeli sügavat mõistmist võimet ja pikslitasemelise segmenditehnoloogiat, et luua täielikku optimeerimissüsteemi „tark tuvastus – täpne ROI-segmentatsioon – eristatud kodeerimine“, mis tagab koostöö salvestuse ja pildikvaliteedi vahel.

Tegelikud testandmed: oluline paranevus salvestusefektiivsuses

Suure mudeli toetus, digitaalne ja intelligentsuse tõstmine

Toetudes meie enda arendatud Guanlan visuaalse mudeliga saame täpselt analüüsida kõrgelt väärtuslikke võtmeobjekte, nagu inimesed, sõidukid ja mitte-mootorvahendid. Tuvastustäpsus on oluliselt parandatud võrreldes traditsiooniliste algoritmidega ja see võimaldab samaaegselt tuvastada kuni 64 objekti.

Täpselt töödeldud ROI-kaitse segmenteerimistehnoloogia abil eraldatakse eesmispilt ja taustapiirkond täpselt: eesmispildil kasutatakse tavapärast kodeerimist täielike detailide tagamiseks, taustal rakendatakse tõhusat kompressiooni salvestusmahtude vähendamiseks ning lõpuks genereeritakse standarditele vastavad bitivood, mis tasakaalustavad pildikvaliteeti ja tõhusust. Inimeste ja masinate suhtes võrdsete mittetuvastatavate piirkondade kvaliteedi tagamisel saab bitikiirust säästa 20–90% võrra.

Stseeni tajumine, dünaamiline kohastumine tervele stseenile

Hikvision Guanlan'i koodimistehnoloogia põhineb "stseeni tajumisel" ja loob dünaamiliselt kohandatava intelligentses koodimissüsteemi, mis toetub dünaamilise ja staatilise tajumise koordneeritud tööle:

·Dünaamiline tajumine: stseeni liikumise amplituudi ja detailide tiheduse reaalajas registreerimine, ressursside jaotamine maksimaalse bitikiiruse MaxBps protsendi järgi, et tagada ka keerukates stseenides kaotuseta pildikvaliteet.

·Staatiline tajumine: paigalseisvate või vähe dünaamiliste piltide puhul kasutatakse korduvate kaadrite kodeerimist, kus iga kaader kasutab vaid mõnda kümmend baiti, maksimeerides salvestusmaksumuse optimeerimist.

Näiteks parki sisse- ja väljumisstseenide puhul: ülevalt detailide taastamine kõrgbitikiirusega hommikul liiklussõlmes, 50% tasakaalustatud pildikvaliteet ja tõhusus öösel ning 10% kompressioon varahommikul, et maksimeerida salvestusmahukate sääst. Dünaamiliselt kohandades stseeni keerukust, saab täpselt jaotada koodimisressursse.

Guanlan koodimine – säästab raha, elektrit ja ruumi

2000 marsruuti skaalal ja 1080P@2Mbps resolutsioonil, võttes näiteks 90-päevase salvestuse, saavutab Guanlan kodeerimislahendus 60% vähenduse kõvakettaarvus, 60% vähenduse andmekeskuse ruumis ja 50% vähenduse viieaastastes elektriarvetes, vähendades oluliselt projektikulusid ja saavutades tõesti „kulude vähenemise ilma tõhususe vähenemiseta“.

Hikvision on pühendunud pidevalt „videote suurema väärtuse loomisele“, alustades sügava õppimise rakendamisest, täielikult struktureeritud andmete kasutuselevõtust ja lõpetades Guanlan kodeerimistehnoloogia väljatoomisega, edendades turvavaldkonna arengut „passiivsest salvestamisest“ „aktiivse intelligentseni“. Tänu AI ja kodeerimise sügavale integreerimisele saab videomaterjali teisendada „massiivsest üleliigsest“ „täpsuseks ja tõhususeks“, andes uut jõudu tuhandetele tööstusharudele nende nutikas üleminek.

Hetkel on Guanlan koodimistehnoloogia juba rakendatud Hikvisioni esitüki ja tagatüki toodetes ning see ilmub varsti turule. Jälgige uudiseid!