Nowa technologia kodowania firmy Hikvision Guanlan rozwiązuje problem przechowywania i uwalnia kluczową wartość wideo

Wideo stało się podstawą danych niezbędną do zapobiegania zagrożeniom bezpieczeństwa oraz podejmowania decyzji operacyjnych. Jednak za falą danych kryje się „dylemat przechowywania”: badania wykazują, że około 70% materiałów z systemów nadzoru stanowią obrazy statyczne lub o niskiej wartości informacyjnej; ich mieszanie z treścią istotną nie tylko marnuje zasoby pamięci, ale także zwiększa całkowite koszty zakupu sprzętu oraz eksploatacji i konserwacji centrów danych.

Jako siła napędowa technologicznej ewolucji branży bezpieczeństwa Hikvision przez ponad 20 lat bezustannie prowadzi innowacje branżowe, kierując się założeniem „odkrywania kluczowej wartości wideo”. Ostatnio wprowadzona nowa technologia kodowania Guanlan, oparta na dogłębnej analizie branży oraz precyzyjnej logice kodowania wspieranej sztuczną inteligencją, przełamuje powszechnie obowiązujące ograniczenie branżowe: „jakość obrazu i wydajność przechowywania nie mogą być osiągnięte jednocześnie”, oferując rozwiązania optymalizacyjne dla systemów przechowywania danych, które „obniżają koszty bez utraty wydajności” w tysiącach różnych sektorów.

Zbiorcze doświadczenie techniczne: ponad 20 lat praktyki projektowej wypracowało kluczowe kompetencje

Dążenie Hikvision do odkrywania wartości wideo wynika z wieloletniej iteracji technologicznej oraz praktycznego doświadczenia zdobytego w realizowanych projektach:

W 2015 roku jako pierwsi zintegrowaliśmy algorytmy uczenia głębokiego z urządzeniami brzegowymi, zapoczątkowując erę bezpieczeństwa opartego na sztucznej inteligencji.

W 2017 roku wprowadzono trójpoziomową architekturę chmury sztucznej inteligencji (AI Cloud), która rozwiązała problemy związane z „rozproszoną mocą obliczeniową i niewystarczającą współpracą” oraz zapewniła silne wsparcie dla wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

W 2018 roku uruchomiono otwartą platformę AI, wspierającą klientów nieposiadających własnych algorytmów w tworzeniu dedykowanych algorytmów branżowych i promującą głęboką integrację technologii percepcji wizyjnej z zastosowaniami przemysłowymi.

W 2021 roku Hikvision oficjalnie zainwestowała w badania i rozwój dużego modelu Guanlan, budując trójpoziomowy system „podstawa–branża–zadanie” oraz umacniając podstawy algorytmów rozumienia treści wideo.

Od podstawowej percepcji „widzialnego” po precyzyjną prezentację „widzialnego”, a następnie do głębokiej interpretacji „zrozumiałego” – kluczowa ewolucja Hikvision koncentruje się na pięciu wymiarach:

· Modernizacja od strukturalnych etykiet obrazów do głębokiego semantycznego rozumienia treści wideo.

·Iteracja od pojedynczego modelu dyskryminacyjnego sceny do wizualnego wielomodalnego modelu dużego.

·Przejście od rozproszonej mocy obliczeniowej po stronie końcowej do wdrożenia mocy obliczeniowej w skali dużej po stronie chmury i krawędzi sieci.

·Rozszerzenie od rozpoznawania podstawowych obiektów, takich jak ludzie i samochody, do obejmowania długich ogonów obiektów we wszystkich kategoriach.

·Uaktualnienie od filtrowania opartego na tagach do semantycznej interakcji człowiek-maszyna wielomodalnej.

Przez wiele lat Hikvision obsługiwała miliony klientów na całym świecie i była głęboko zaangażowana we wszystkie scenariusze, w tym transport, finanse, parki przemysłowe oraz opiekę zdrowotną. To właśnie ta iteracja technologiczna, która pochodzi z praktyki i jest stosowana w praktyce, stanowi solidne podstawy dla powstania technologii kodowania Guanlan.

Aktualizacja technologiczna: AI przełamuje blokady

Główna tradycyjna technologia kodowania stosowana w branży pozwala na optymalizację miejsca przechowywania w zakresie 30–70% poprzez dynamiczne dostosowywanie siły kompresji, lecz ma wyraźne ograniczenia: rozpoznawanie oparte na stanach dynamicznych i statycznych obiektów łatwo prowadzi do błędnej identyfikacji niestotnych obiektów dynamicznych (np. liści poruszanych przez wiatr, ptaków itp.), a zmiany oświetlenia również wpływają na skuteczność działania. Technologia ta nadaje się wyłącznie do prostych scen statycznych, takich jak magazyny czy korytarze.

Technologia kodowania Guanlan firmy Hikvision integruje zaawansowaną zdolność głębokiego zrozumienia dużego modelu Guanlan z technologią segmentacji na poziomie pikseli, tworząc kompleksowy system optymalizacji obejmujący „inteligentne rozpoznawanie, precyzyjną segmentację obszarów interesu (ROI) oraz różnicowane kodowanie”, co umożliwia jednoczesną optymalizację zarówno przestrzeni przechowywania, jak i jakości obrazu.

Dane z rzeczywistych testów: znacząca poprawa efektywności przechowywania

Wsparcie dużego modelu, cyfrowa modernizacja inteligencji

Dzięki wsparciu własnego modelu wizualnego Guanlan jesteśmy w stanie dokładnie analizować kluczowe, wysokowartościowe cele, takie jak ludzie, pojazdy oraz pojazdy niemotorowe. Dokładność rozpoznawania została znacznie poprawiona w porównaniu do tradycyjnych algorytmów i pozwala na jednoczesne rozpoznawanie nawet 64 celów.

Dzięki zastosowaniu ulepszonej technologii segmentacji ochrony obszaru zainteresowania (ROI) przedmioty na pierwszym planie oraz obszar tła są dokładnie oddzielane: przedmioty na pierwszym planie są kodowane zgodnie ze standardowymi metodami, aby zapewnić pełną szczegółowość, natomiast tło podlega wydajnej kompresji w celu zmniejszenia zużycia pamięci; końcowo generowane są zgodne strumienie bitowe spełniające obowiązujące standardy, co zapewnia równowagę między jakością obrazu a wydajnością. Przy założeniu zachowania porównywalnej jakości obszarów spoza celu zarówno dla ludzi, jak i dla maszyn, zużycie przepustowości może zostać zmniejszone o 20–90%.

Percepcja sceny z dynamiczną adaptacją do całej sceny

Technologia kodowania Hikvision Guanlan opiera się na „postrzeganiu sceny” i tworzy dynamicznie dostosowywany inteligentny system kodowania, oparty na współdziałaniu postrzegania ruchu i postrzegania statycznego:

· Postrzeganie ruchu: rzeczywiste uchwytanie amplitudy ruchu sceny i gęstości szczegółów w czasie rzeczywistym, przydzielanie zasobów zgodnie z procentem maksymalnej szybkości transmisji bitów (MaxBps), aby zapewnić bezstratną jakość obrazu w złożonych scenach.

· Postrzeganie statyczne: stosowane jest kodowanie powtarzanych klatek dla nieruchomych lub mało dynamicznych obrazów, przy użyciu zaledwie kilkudziesięciu bajtów na klatkę, co maksymalnie optymalizuje koszty przechowywania.

Na przykład w miejscach wejścia i wyjścia z parku: wysoka szybkość transmisji bitów do odzyskiwania szczegółów w godzinach szczytu porannego, równowaga jakości obrazu i efektywności na poziomie 50% w nocy oraz kompresja na poziomie 10% w porannych godzinach, aby maksymalnie ograniczyć zużycie pamięci. Dzięki dynamicznemu dopasowaniu do złożoności sceny możliwa jest precyzyjna alokacja zasobów kodowania.

Kodowanie Guanlan – oszczędza pieniądze, energię elektryczną i przestrzeń

Przy skali 2000 tras i rozdzielczości 1080P przy przepływności 2 Mbps – biorąc za przykład 90-dniowe przechowywanie – schemat kodowania Guanlan osiąga redukcję liczby dysków twardych o 60 %, redukcję powierzchni zajmowanej w centrach danych o 60 % oraz redukcję rachunków za prąd w pięcioletnim okresie o 50 %, co znacznie obniża koszty projektu i rzeczywiście realizuje zasadę „obniżenia kosztów bez utraty wydajności”.

Od wdrożenia uczenia głębokiego, przez zastosowanie w pełni zstrukturyzowanych danych, aż po wprowadzenie technologii kodowania Guanlan, firma Hikvision nadal angażuje się w realizację hasła „nadawanie filmom większej wartości” oraz wspiera ewolucję branży bezpieczeństwa od „pasywnego nagrywania” do „aktywnej inteligencji”. Poprzez głęboką integrację sztucznej inteligencji i kodowania dane wideo mogą zostać przekształcone ze stanu „ogromnej nadmiarowości” w stan „precyzji i wydajności”, co wprowadza nowy impuls do inteligentnej modernizacji tysięcy różnych branż.

Obecnie technologia kodowania Guanlan została zastosowana w produktach front-end i back-end firmy Hikvision i zostanie niedługo wprowadzona na rynek. Śledź nasze aktualizacje!