Teknologi pengekodan baharu Hikvision Guanlan menyelesaikan dilema penyimpanan dan melepaskan nilai utama video

Video telah menjadi asas data utama bagi pencegahan keselamatan dan pengambilan keputusan operasi. Namun, di sebalik banjir data ini terdapat "dilema penyimpanan": kajian menunjukkan bahawa kira-kira 70% video pengawasan masih merupakan imej tidak bergerak atau bernilai rendah, dan pencampuran imej-imej ini dengan kandungan yang berkesan tidak sahaja membazirkan sumber penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kos menyeluruh untuk pembelian perkakasan serta pengendalian dan penyelenggaraan pusat data.

Sebagai pendorong utama dalam evolusi teknologi industri keselamatan, Hikvision telah secara berterusan memimpin inovasi industri selama lebih daripada 20 tahun dengan fokus utama pada "meneroka nilai inti video". Teknologi pengekodan baharu Guanlan yang dilancarkan baru-baru ini, dengan wawasan mendalam terhadap industri dan logik pengekodan tepat berkuasa AI, memecahkan kutukan industri iaitu "kualiti imej dan kecekapan penyimpanan tidak dapat dicapai secara serentak", serta menyediakan penyelesaian pengoptimuman penyimpanan yang "mengurangkan kos tanpa mengurangkan kecekapan" untuk beribu-ribu sektor industri.

Pengumpulan teknikal: Lebih daripada 20 tahun amalan projek telah memperhaluskan kompetensi utama

Penerokaan Hikvision terhadap nilai video bermula daripada iterasi teknologi bertahun-tahun dan amalan projek:

Pada tahun 2015, kami merupakan yang pertama mengintegrasikan algoritma pembelajaran mendalam ke dalam peranti hujung depan, membuka era AI keselamatan.

Pada tahun 2017, arkitektur tiga tingkat AI Cloud dilancarkan, yang menyelesaikan masalah utama "kuasa pengiraan tersebar dan kerjasama tidak mencukupi" serta memberikan sokongan kukuh terhadap pelaksanaan kecerdasan buatan.

Pada tahun 2018, sebuah platform terbuka AI dilancarkan untuk membantu pelanggan tanpa algoritma dalam membangunkan algoritma industri eksklusif, seterusnya mendorong integrasi mendalam teknologi persepsi video dengan aplikasi industri.

Pada tahun 2021, Hikvision secara rasmi melabur dalam penyelidikan dan pembangunan model besar Guanlan, membina sistem tiga tahap "asas–industri–tugasan" serta mengukuhkan asas algoritma pemahaman video.

Daripada persepsi asas 'kelihatan' kepada persembahan tepat 'kelihatan', dan kemudian kepada tafsiran mendalam 'boleh difahami', evolusi utama Hikvision berfokus pada lima dimensi:

·Naik taraf daripada label berstruktur imej kepada pemahaman semantik mendalam video.

·Mengulang dari satu model diskriminatif berdasarkan adegan kepada satu model besar visual multimodal.

·Beralih daripada kuasa pengkomputeran teragih di hujung kepada penempatan kuasa pengkomputeran berskala besar di sisi awan-tepi.

·Meluas daripada mengenali sasaran utama seperti manusia dan kenderaan kepada merangkumi objek ekor-panjang merentasi semua kategori.

·Menaik taraf daripada penapisan berdasarkan tag kepada interaksi multimodal manusia-mesin berdasarkan semantik.

Selama bertahun-tahun, Hikvision telah melayani berjuta-juta pelanggan di seluruh dunia dan terlibat secara mendalam dalam semua senario termasuk pengangkutan, kewangan, taman perindustrian, dan penjagaan kesihatan. Inilah peningkatan teknologi yang bermula daripada amalan dan digunakan untuk amalan, membina asas kukuh bagi kelahiran teknologi pengekodan Guanlan.

Peningkatan Teknologi: Pemberdayaan AI Memecahkan Kelumpuhan

Teknologi pengekodan tradisional utama dalam industri ini mampu mencapai pengoptimuman penyimpanan sebanyak 30% hingga 70% melalui penyesuaian dinamik daya pemampatan, tetapi mempunyai had yang jelas: pengenalan berdasarkan keadaan dinamik dan statik objek cenderung menghasilkan kesilapan dalam mengenal pasti objek dinamik yang tidak kritikal (seperti daun yang ditiup angin, burung, dan sebagainya), manakala perubahan pencahayaan juga boleh menjejaskan kesan tersebut. Teknologi ini hanya sesuai untuk adegan statik ringkas seperti gudang dan koridor.

Teknologi pengekodan Guanlan oleh Hikvision menggabungkan keupayaan pemahaman mendalam model besar Guanlan dengan teknologi segmen tahap piksel untuk membina sistem pengoptimuman penuh rantai iaitu "pengenalan pintar, segmen ROI tepat, pengekodan berbeza", mencapai kerjasama dwi arah antara penyimpanan dan kualiti imej.

Data ujian sebenar: peningkatan ketara dalam kecekapan penyimpanan

Bantuan model besar, peningkatan digital pintar

Dengan sokongan model visual Guanlan yang dibangunkan sendiri, kami boleh menganalisis secara tepat sasaran utama bernilai tinggi seperti manusia, kenderaan, dan kenderaan tanpa enjin. Ketepatan pengenalan meningkat ketara berbanding algoritma tradisional, dan boleh menyokong pengenalan sehingga 64 sasaran serentak.

Dengan menggunakan teknologi pemisahan perlindungan ROI yang halus, sasaran latar depan dan kawasan latar belakang dipisahkan secara tepat: latar depan menggunakan penyandian konvensional untuk memastikan kelengkapan butiran, manakala latar belakang melaksanakan pemampatan cekap untuk mengurangkan penggunaan storan, dan akhirnya menghasilkan bitstream yang mematuhi piawaian, menyeimbangkan kualiti imej dan kecekapan. Dengan syarat kualiti bukan-sasaran yang setanding antara manusia dan mesin dijamin, kadar bit boleh dijimatkan sebanyak 20% hingga 90%.

Persepsi tapak, menyesuaikan secara dinamik dengan keseluruhan tapak

Teknologi pengekodan Hikvision Guanlan berdasarkan "persepsi skenario" dan membina sistem pengekodan pintar yang disesuaikan secara dinamik, dengan mengandalkan operasi bersama persepsi dinamik dan statik:

· Persepsi dinamik: Penangkapan amplitud pergerakan skenario dan ketumpatan butiran secara masa nyata, dengan pengagihan sumber mengikut peratusan kadar bit maksimum (MaxBps) untuk memastikan kualiti imej tanpa kehilangan dalam skenario kompleks.

· Persepsi statik: Pengekodan bingkai berulang digunakan untuk imej pegun atau berpergerakan rendah, hanya memerlukan beberapa puluh bait setiap bingkai, untuk memaksimumkan pengoptimuman kos storan.

Sebagai contoh, skenario pintu masuk dan keluar taman: pemulihan butiran pada kadar bit tinggi semasa waktu puncak pagi, keseimbangan 50% antara kualiti imej dan kecekapan pada waktu malam, serta pemampatan 10% pada awal pagi untuk memaksimumkan penjimatan storan. Dengan penyesuaian dinamik terhadap kerumitan skenario, pengagihan tepat sumber pengekodan boleh dicapai.

Pengekodan Guanlan, menjimatkan wang, tenaga elektrik, dan ruang

Dengan skala 2000 laluan 1080P@2Mbps, sebagai contoh penyimpanan selama 90 hari, skema pengekodan Guanlan mencapai pengurangan sebanyak 60% dalam bilangan cakera keras, pengurangan sebanyak 60% dalam ruang pusat data, dan pengurangan sebanyak 50% dalam bil elektrik lima tahun, secara ketara mengurangkan kos projek dan benar-benar mencapai "pengurangan kos tanpa pengurangan kecekapan".

Daripada pelaksanaan pembelajaran mendalam hingga aplikasi data sepenuhnya berstruktur, dan seterusnya kepada pelancaran teknologi pengekodan Guanlan, Hikvision terus berkomitmen untuk "menjadikan video menghasilkan nilai yang lebih besar" serta mempromosikan evolusi industri keselamatan daripada "rekod pasif" kepada "kecerdasan aktif". Dengan mengintegrasikan AI dan pengekodan secara mendalam, data video boleh diubah daripada "kelimpahan besar" kepada "ketepatan dan kecekapan", menyuntik momentum baharu ke arah peningkatan kecerdasan dalam beribu-ribu industri.

Kini, teknologi pengekodan Guanlan telah diaplikasikan kepada produk hujung hadapan dan hujung belakang Hikvision dan akan dilancarkan tidak lama lagi. Tunggu khabar!