हिकविजन गुआनलान की नई एन्कोडिंग तकनीक स्टोरेज की परेशानी का समाधान करती है और वीडियो के मुख्य मूल्य को जारी करती है

वीडियो सुरक्षा रोधन और संचालन निर्णय लेने के लिए मुख्य डेटा आधार बन गया है। लेकिन डेटा की बाढ़ के पीछे एक "स्टोरेज की समस्या" छुपी है: शोध दिखाता है कि लगभग ७०% निगरानी वीडियो अभी भी स्थिर या कम मूल्य की छवियाँ हैं, और इन्हें प्रभावी सामग्री के साथ मिलाना न केवल भंडारण संसाधनों को बर्बाद करता है, बल्कि हार्डवेयर खरीद और डेटा केंद्र संचालन एवं रखरखाव की समग्र लागत को भी बढ़ाता है।

सुरक्षा उद्योग के प्रौद्योगिकी विकास के पीछे का एक प्रमुख बल होने के नाते, हिकविज़न ने "वीडियो के मूल मूल्य की खोज" को केंद्र बिंदु बनाकर अधिक से अधिक 20 वर्षों से उद्योग नवाचार का नेतृत्व करते रहने का काम किया है। हाल ही में जारी की गई गुआनलान कोडिंग नई प्रौद्योगिकी, जो उद्योग के प्रति गहन अंतर्दृष्टि और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित सटीक कोडिंग तर्क पर आधारित है, उस उद्योग-व्यापी श्राप को तोड़ती है जिसमें "छवि गुणवत्ता और भंडारण दक्षता एक साथ प्राप्त नहीं की जा सकतीं", और हज़ारों उद्योगों के लिए ऐसे भंडारण अनुकूलन समाधान प्रदान करती है जो "दक्षता को कम न करते हुए लागत को कम करते हैं"।

तकनीकी संचय: 20 वर्षों से अधिक के परियोजना अभ्यास ने मुख्य योग्यताओं को निखारा है

हिकविज़न द्वारा वीडियो मूल्य की खोज वर्षों के प्रौद्योगिकी पुनरावृत्ति और परियोजना अभ्यास से उत्पन्न हुई है:

वर्ष 2015 में, हम पहली बार डीप लर्निंग एल्गोरिदम को फ्रंट-एंड उपकरणों में एकीकृत करने वाले थे, जिससे सुरक्षा कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग शुरू हुआ।

2017 में, एआई क्लाउड तीन-स्तरीय वास्तुकला का शुभारंभ किया गया, जिसने 'बिखरी हुई गणना शक्ति और अपर्याप्त सहयोग' की समस्याओं को हल किया और एआई के कार्यान्वयन के लिए मजबूत समर्थन प्रदान किया।

2018 में, एक एआई ओपन प्लेटफ़ॉर्म का शुभारंभ किया गया, जो शून्य एल्गोरिदम आधारित ग्राहकों को विशिष्ट उद्योग-विशिष्ट एल्गोरिदम विकसित करने में सहायता करता है, जिससे वीडियो धारणा प्रौद्योगिकी और औद्योगिक अनुप्रयोगों के गहन एकीकरण को बढ़ावा मिलता है।

2021 में, हिकविज़न ने गुआनलान बड़े मॉडल के अनुसंधान एवं विकास में आधिकारिक निवेश किया, जिसमें 'आधार-उद्योग-कार्य' की तीन-स्तरीय प्रणाली का निर्माण किया गया और वीडियो बोध एल्गोरिदम की नींव को मजबूत किया गया।

'दृश्यमान' की मूल धारणा से 'दृश्यमान' के सटीक प्रस्तुतिकरण तक, और फिर 'समझने योग्य' की गहन व्याख्या तक, हिकविज़न का मुख्य विकास पाँच आयामों पर केंद्रित है:

· छवि के संरचित लेबल से वीडियो की गहरी अर्थपूर्ण समझ की ओर अद्यतन।

·एकल दृश्य विभेदक मॉडल से दृश्य बहु-मॉडल बड़े मॉडल की ओर पुनरावृत्ति करना।

·अंत-पार्श्व पर वितरित गणना शक्ति से क्लाउड-एज पार्श्व पर बड़े पैमाने की गणना शक्ति तैनाती की ओर स्थानांतरण करना।

·लोगों और कारों जैसे मुख्य लक्ष्यों की पहचान से सभी श्रेणियों में लंबी पूँछ की वस्तुओं को शामिल करने के लिए विस्तार करना।

·टैग-आधारित फ़िल्टरिंग से अर्थपूर्ण मानव-मशीन बहु-मॉडल अंतरक्रिया की ओर अद्यतन करना।

कई वर्षों से, हिकविज़न ने दुनिया भर में लाखों ग्राहकों की सेवा की है और परिवहन, वित्त, औद्योगिक पार्क और स्वास्थ्य सेवा सहित सभी परिदृश्यों में गहराई से शामिल रहा है। यह तकनीकी पुनरावृत्ति व्यवहार से उत्पन्न हुई है और व्यवहार के लिए उपयोग की गई है, जिसने गुआनलान कोडिंग प्रौद्योगिकी के जन्म के लिए एक मज़बूत आधार तैयार किया है।

तकनीकी अद्यतन: एआई सशक्तिकरण द्वारा अवरोधों को तोड़ना

उद्योग में प्रचलित पारंपरिक एन्कोडिंग तकनीक 30% से 70% तक के भंडारण अनुकूलन को प्राप्त कर सकती है, जो दबाव को गतिशील रूप से समायोजित करती है, लेकिन इसमें स्पष्ट सीमाएँ हैं: वस्तुओं की गतिशील और स्थिर अवस्थाओं के आधार पर पहचान करना गैर-महत्वपूर्ण गतिशील वस्तुओं (जैसे हवा से पत्तियाँ हिलना, पक्षी आदि) की गलत पहचान के लिए प्रवण होता है, और प्रकाश में परिवर्तन भी प्रभाव को प्रभावित कर सकते हैं। यह केवल भंडारण कक्ष और गलियारों जैसे सरल स्थिर दृश्यों के लिए उपयुक्त है।

हिकविज़न की गुआनलान एन्कोडिंग तकनीक गुआनलान के बड़े मॉडल की गहन समझ क्षमता को पिक्सेल-स्तरीय विभाजन तकनीक के साथ एकीकृत करती है, जिससे "बुद्धिमान पहचान, सटीक ROI विभाजन, विभेदक एन्कोडिंग" की पूर्ण श्रृंखला अनुकूलन प्रणाली बनती है, जो भंडारण और छवि गुणवत्ता दोनों के बीच द्वैध सहयोग सुनिश्चित करती है।

वास्तविक परीक्षण डेटा: भंडारण दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार

बड़े मॉडल की सहायता, डिजिटल बुद्धिमत्ता अपग्रेड

हमारे स्व-विकसित गुआनलान दृश्य मॉडल के समर्थन से, हम लोगों, वाहनों और अ-मोटरित वाहनों जैसे उच्च-मूल्य वाले प्रमुख लक्ष्यों का सटीक विश्लेषण कर सकते हैं। पारंपरिक एल्गोरिदम की तुलना में पहचान की सटीकता में काफी सुधार हुआ है, और यह एक साथ ६४ लक्ष्यों की पहचान का समर्थन कर सकता है।

सूक्ष्म ROI सुरक्षा विभाजन प्रौद्योगिकि का उपयोग करके, अग्रभाग के लक्ष्य और पृष्ठभूमि क्षेत्र को सटीक रूप से अलग किया जाता है: अग्रभाग में पारंपरिक कोडिंग का उपयोग किया जाता है ताकि सभी विवरण पूर्ण रूप से सुरक्षित रहें, पृष्ठभूमि में कुशल संपीड़न को लागू किया जाता है ताकि भंडारण का उपयोग कम किया जा सके, और अंततः मानकों के अनुपालन में बिटस्ट्रीम उत्पन्न की जाती है, जो छवि की गुणवत्ता और दक्षता के बीच संतुलन बनाए रखती है। मानव और मशीन दोनों के लिए गैर-लक्ष्य की गुणवत्ता को समान रखने की शर्त पर, बिट दर में २०% से ९०% तक की बचत की जा सकती है।

दृश्य का बोध, पूरे दृश्य के अनुकूलन के लिए गतिशील रूप से समायोजित होना

हिकविजन गुआनलान की कोडिंग तकनीक "दृश्य धारणा" पर आधारित है और गतिशील रूप से अनुकूलित बुद्धिमान कोडिंग प्रणाली का निर्माण करती है, जो गतिशील और स्थिर धारणा के समन्वित संचालन पर निर्भर करती है:

· गतिशील धारणा: दृश्य की गति के आयाम और विस्तार घनत्व को वास्तविक समय में पकड़ना, जिससे जटिल दृश्यों में बिना किसी छवि गुणवत्ता हानि के अधिकतम बिट दर (MaxBps) प्रतिशत के अनुसार संसाधनों का आवंटन सुनिश्चित होता है।

· स्थिर धारणा: स्थिर या कम गतिशील छवियों के लिए दोहराव फ्रेम कोडिंग का उपयोग किया जाता है, जिसमें प्रति फ्रेम केवल कुछ दर्जन बाइट्स की आवश्यकता होती है, जिससे भंडारण लागत को अधिकतम सीमा तक अनुकूलित किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, पार्क के प्रवेश और निकास दृश्यों को लें: सुबह के व्यस्त समय के दौरान विस्तारों की उच्च बिट दर पर पुनर्स्थापना, रात में छवि गुणवत्ता और दक्षता का ५०% संतुलन, और अत्यंत प्रारंभिक सुबह में १०% संपीड़न जिससे भंडारण बचत अधिकतम होती है। दृश्य की जटिलता के गतिशील अनुकूलन द्वारा कोडिंग संसाधनों का सटीक आवंटन संभव होता है।

गुआनलान कोडिंग — धन, विद्युत और स्थान की बचत

2000 मार्गों के पैमाने पर, 1080P@2Mbps के साथ, 90 दिन के भंडारण के उदाहरण के रूप में, पारंपरिक कोडिंग की तुलना में गुआनलान कोडिंग योजना हार्ड डिस्क की संख्या में 60% की कमी, डेटा केंद्र के स्थान में 60% की कमी और 5 वर्षों के बिजली बिल में 50% की कमी प्राप्त करती है, जिससे परियोजना लागत में काफी कमी आती है और वास्तव में "दक्षता को कम न करते हुए लागत में कमी" की प्राप्ति होती है।

गहन शिक्षण के कार्यान्वयन से लेकर पूर्णतः संरचित डेटा के अनुप्रयोग तक और फिर गुआनलान कोडिंग प्रौद्योगिकी के जारी करने तक, हिकविज़न लगातार "वीडियो को अधिक मूल्यवान बनाने" के प्रति प्रतिबद्ध रहता है और सुरक्षा उद्योग के विकास को "निष्क्रिय रिकॉर्डिंग" से "सक्रिय बुद्धिमत्ता" की ओर बढ़ावा देता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कोडिंग के गहन एकीकरण द्वारा, वीडियो डेटा को "विशाल अतिरेक" से "सटीकता और दक्षता" में परिवर्तित किया जा सकता है, जो हज़ारों उद्योगों के बुद्धिमान उन्नयन में नई गति प्रदान करता है।

वर्तमान में, गुआनलान कोडिंग प्रौद्योगिकी का उपयोग हिकविज़न के फ्रंट-एंड और बैक-एंड उत्पादों में किया जा चुका है और इसे शीघ्र ही लॉन्च किया जाएगा। अधिक जानकारी के लिए बने रहें!