טכנולוגיית הקידוד החדשה של היקוויז'ן גואנלאן פותרת את דילמת האחסון ומשחררת את הערך המרכזי של הוידאו

הווידאו הפך ליסוד הנתונים המרכזי למניעת אבטחה ולקבלת החלטות תפעוליות. אך מאחוריו של זרם הנתונים הזה נמצאת "דילמת האחסון": מחקרים מראים שבערך 70% מסרטוני המراقبה הם תמונות סטטיות או בעלות ערך נמוך, והערבוב שלהן עם תוכן יעיל לא רק מבזבז משאבים לאחסון, אלא גם מגביר את העלות הכוללת של רכישת חומרה ותחזוקת מרכזי נתונים.

ככוח מניע מאחורי האבולוציה הטכנולוגית של תעשיית הביטחון, היקוויז'ן מובילה ללא הרף את החדשנות בתעשייה כבר למעלה מ-20 שנה, תוך התמקדות במשימה "לחקור את הערך המרכזי של וידאו". טכנולוגיית הקידוד החדשה גואנלאן, שיצאה לאחרונה, מבוססת על תובנות מעמיקות בתעשייה ועל לוגיקה מדויקת לקידוד המונעת בינה מלאכותית, ומבטלת את הקללה התעשייתית של "אי אפשר להשיג גם איכות תמונה וגם יעילות אחסון במקביל". הטכנולוגיה מספקת פתרונות אופטימיזציה לאחסון שמאפשרים "להפחית עלויות בלי לפגוע ביעילות", עבור אלפי תחומים.

צבר טכנולוגי: יותר מ-20 שנות ניסיון פרויקטי חידדו את הכישורים המרכזיים

החיפוש של היקוויז'ן אחר הערך של וידאו נובע משנים רבות של איטרציות טכנולוגיות וניסיון פרויקטי:

ב-2015 היינו הראשונים שאינטגרנו אלגוריתמים של למידה עמוקה במכשירים קדמיים, ובכך פתחנו את עידן הביטחון המבוסס על בינה מלאכותית.

ב-2017 הושק ענן الذكاء الاصطناعي באדריכלות של שלוש שכבות, אשר פתר את הנקודות הכאובות של 'כוח חישוב מפוזר ושיתוף פעולה בלתי מספיק' וסיפק תמיכה חזקה ליישום טכנולוגיות الذكاء الاصطناعי.

ב-2018 הושק פלטפורמה פתוחה לתחום الذكاء الاصطناعي כדי לסייע ללקוחות שאין להם ידע באלגוריתמים בבניית אלגוריתמים ייחודיים לתחומי התעשייה שלהם, ובכך לקדם את האינטגרציה העמוקה של טכנולוגיות תיאור וידאו ויישומים תעשייתיים.

ב-2021 השקיעה חברת Hikvision רשמית במחקר ופיתוח המודל הגדול גואנלאן, ובנתה מערכת שלוש-שכבתית של 'בסיס–תעשייה–משימה', מה שמחזק את היסודות של אלגוריתמי הבנת הווידאו.

מהתפיסה הבסיסית של 'הנראה' ועד להצגה המדויקת של 'הנראה', ולאחר מכן לפירוש העמוק של 'המבין' — ההתפתחות המרכזית של Hikvision מתמקדת בחמישה ממדים:

· שדרוג מתוויות מבניות של דמויות לתפיסה סמנטית מעמיקה של וידאו.

להמשיך מהעתקה של מודל אחד שמבין סצנות למודל חזותי רב-ממדלי גדול.

להתמקד בהעברת החישובים מהצד הקצה, שבו יש חישובים מבוזרים, לצד הענן והקצוות, שבהם יש פריסה של כוח חישוב רחב היקף.

להרחיב את היכולת מהזיהוי של מטרות עיקריות כגון אנשים ורכבים, לזיהוי של אובייקטים נדירים מכל הקטגוריות.

לשפר את השיטה מסינון מבוסס תגיות לאינטראקציה סמנטית רב-ממדלית בין אדם למכונה.

במשך שנים רבות, חברת Hikvision שירתה מיליוני לקוחות ברחבי העולם, והשתתפה באופן מעמיק בכל הסצנות, כולל תחבורה, פיננסים, פרקי תעשייה ובריאות. זהו המעבר הטכנולוגי שמגיע מהמעשה ומושם בשימוש במעשה, ויוצר בסיס איתן להולדת טכנולוגיית Guanlan.

שדרוג טכנולוגי: יישום בינה מלאכותית שפותר צווארים ציריים

טכנולוגיית הקידוד המסורטת בתעשייה יכולה להשיג אופטימיזציה של האחסון ב-30%–70% על ידי התאמת דינמית של כוח הדחיסה, אך יש לה מגבלות ברורות: זיהוי מבוסס על מצבים דינמיים וסטטיים של עצמים נוטה לטעות בזיהוי עצמים דינמיים שאינם קריטיים (כגון עלים הנדפים ברוח, ציפורים וכו'), ושינויים באור גם הם משפיעים על היעילות. הטכנולוגיה מתאימה רק לمشاهות סטטיות פשוטות, כגון מחסנים ומיפרדים.

טכנולוגיית הקידוד גואנלאן של Hikvision משלבת את היכולת להבנה מעמיקה של המודל הגדול של גואנלאן עם טכנולוגיית פיצול ברמת הפיקסל, כדי לבנות מערכת אופטימיזציה מלאה של 'זיהוי חכם, פיצול מדויק של אזור העניין (ROI), קידוד מבדיל'. בכך היא יוצרת שיתוף פעולה כפול בין יעילות האחסון לאיכות התמונה.

נתוני בדיקות ממשיים: שיפור משמעותי ביעילות האחסון

סיוע של מודל גדול, שדרוג דיגיטלי-אינטליגנטי

בהתבסס על מודל הראייה המפותח פנימית גואנלן, אנו מסוגלים לנתח بدיקות מדויקות של מטרות ערכיות גבוהות כגון אנשים, רכבים ורכבים לא מונעים. דיוק הזיהוי שופר באופן משמעותי בהשוואה לאלגוריתמים הקלאסיים, והוא תומך בזיהוי של עד 64 מטרות בו זמנית.

באמצעות טכנולוגיית חלוקת הגנה מדויקת על אזור העניין (ROI), נפרדים המטרה בחזית והאזור ברקע בצורה מדויקת: למטרה בחזית משמשת קידוד קונבנציונלי כדי להבטיח שמירה מלאה על הפרטים, בעוד שברקע מיושמת דחיסה יעילה לצמצום השימוש באחסון, ולבסוף מיוצרים זרמי סיביות תואמים לתקנים, תוך שילוב מאוזן בין איכות התמונה לייעילות. בתנאי שהאיכות של האזורים שאינם המטרות היא זהה עבור בני אדם ומכונות, ניתן לחסוך בשיעור הסיביות ב-20% עד 90%.

תפיסה של הסצנה, מתאימה דינמית לכל הסצנה

טכנולוגיית הקידוד של היקוויז'ן גואנלאן מבוססת על "תפיסה של הסצנה" ומביאה לבניית מערכת קידוד אינטליגנטית שמתאימה את עצמה דינמית, תוך התבססות על פעולת שיתוף פעולה בין תפיסה דינמית לתפיסה סטטית:

· תפיסה דינמית: לכידה בזמן אמת של עוצמת התנועה של הסצנה והצפיפות של הפרטים, עם הקצאת משאבים בהתאם לאחוז מהסף המרבי של קצב הנתונים (MaxBps), כדי להבטיח איכות תמונה ללא אובדן בסצנות מורכבות.

· תפיסה סטטית: נעשה שימוש בקידוד מסגרות חוזרות עבור תמונות נייחות או בעלות דינמיקה נמוכה, כאשר נדרשים רק עשרות בתים למסגרת אחת, כדי למקסם את האופטימיזציה של עלויות האחסון.

לדוגמה, בכניסות ויציאות של הפארק: שחזור פרטים בקצב נתוני גבוה בשעות השיא של הבוקר, איזון של 50% בין איכות התמונה ליעילות בלילה, ודחיסה של 10% בתחילת הבוקר כדי למקסם את חיסכון האחסון. על ידי התאמה דינמית למורכבות הסצנה, ניתן להשיג הקצאה מדויקת של משאבים לקידוד.

קידוד גואנלאן – חוסך כסף, חשמל ושטח

במקרה של 2000 מסלולים, עם רזולוציה 1080P וקצב סיביות של 2 מגלוביט לשנייה, ובנוכחות אחסון של 90 ימים, שיטת הקידוד גואנלן מציגה הפחתה של 60% במספר הדיסקים הקשיחים, הפחתה של 60% בשטח מרכזי הנתונים והפחתה של 50% בחשבונות החשמל לחמש השנים, מה שמפחית באופן משמעותי את עלות הפרויקט ומביא בפועל ל"הפחתת עלויות ללא פגיעה בייעילות".

מהיישום של למידה מעמיקה, דרך יישום נתונים מבוססי מבנה מלא, ועד להשקת טכנולוגיית הקידוד גואנלן – היקוויז'ן ממשיכה להיות מחויבת למשימה "להפוך וידאו לייצר ערך רב יותר", ולתת דחיפה לאבולוציה של תעשיית האבטחה מ"הקלטה פסיבית" ל"אינטליגנציה אקטיבית". באמצעות שילוב מעמיק של בינה מלאכותית וקידוד, נתוני וידאו יכולים להשתנות מ"יתרונות עצומים" ל"דיוק ויעילות", ולהעניק דחיפה חדשה לעדכון האינטליגנטי של אלפי תחומים.

כרגע, טכנולוגיית הקידוד גואנלאן הושמה במוצרים הקדמיים והאחוריים של היקוויז'ן ותפורסם בקרוב. יש להישאר מעודכנים!