A nova tecnologia de codificação da Hikvision Guanlan resolve o dilema de armazenamento e libera o valor central do vídeo

O vídeo tornou-se a base de dados central para a prevenção de segurança e a tomada de decisões operacionais. Contudo, por trás dessa enxurrada de dados encontra-se um "dilema do armazenamento": pesquisas indicam que cerca de 70% dos vídeos de vigilância são imagens estáticas ou de baixo valor, e sua mistura com conteúdos efetivos não só desperdiça recursos de armazenamento, mas também aumenta os custos abrangentes relativos à aquisição de hardware e à operação e manutenção de data centers.

Como força motriz por trás da evolução tecnológica do setor de segurança, a Hikvision tem liderado continuamente a inovação do setor há mais de 20 anos, com o ponto central de "explorar o valor essencial dos vídeos". A nova tecnologia de codificação Guanlan, recentemente lançada, com profundos conhecimentos sobre o setor e lógica de codificação precisa impulsionada por IA, rompe a maldição do setor de que "qualidade de imagem e eficiência de armazenamento não podem ser alcançadas simultaneamente", oferecendo soluções de otimização de armazenamento que "reduzem custos sem reduzir a eficiência" para milhares de setores.

Acúmulo técnico: Mais de 20 anos de prática em projetos aprimoraram competências centrais

A exploração, pela Hikvision, do valor dos vídeos resulta de anos de iteração tecnológica e prática em projetos:

Em 2015, fomos os primeiros a integrar algoritmos de aprendizado profundo em dispositivos de ponta, inaugurando a era da IA na segurança.

Em 2017, foi lançada a arquitetura em três níveis da Nuvem de IA, que resolveu os pontos críticos de 'poder computacional fragmentado e colaboração insuficiente' e forneceu um forte suporte à implementação de IA.

Em 2018, foi lançada uma plataforma aberta de IA para auxiliar clientes sem conhecimento prévio em algoritmos no desenvolvimento de algoritmos setoriais exclusivos, promovendo a integração profunda da tecnologia de percepção por vídeo com aplicações industriais.

Em 2021, a Hikvision investiu oficialmente na pesquisa e no desenvolvimento do grande modelo Guanlan, construindo um sistema em três níveis de 'fundação-indústria-tarefa' e consolidando a base dos algoritmos de compreensão de vídeo.

Da percepção básica do 'visível' até a apresentação precisa do 'visível', e depois à interpretação profunda do 'compreensível', a evolução central da Hikvision concentra-se em cinco dimensões:

· Atualização de rótulos estruturados de imagem para compreensão semântica profunda de vídeo.

·Iterar de um modelo discriminativo de cena única para um grande modelo visual multimodal.

·Mudar do poder computacional distribuído no lado do dispositivo para a implantação em larga escala de poder computacional no lado da nuvem e da borda.

·Expandir do reconhecimento de alvos principais, como pessoas e veículos, para abranger objetos de cauda longa em todas as categorias.

·Atualizar da filtragem baseada em etiquetas para uma interação multimodal semântica entre humanos e máquinas.

Durante muitos anos, a Hikvision tem atendido milhões de clientes em todo o mundo e tem estado profundamente envolvida em todos os cenários, incluindo transporte, finanças, parques industriais e saúde. É essa iteração tecnológica, originada na prática e aplicada à prática, que estabelece uma base sólida para o nascimento da tecnologia de codificação Guanlan.

Atualização Tecnológica: A IA Potencializa a Superação de Obstáculos

A tecnologia tradicional de codificação predominante na indústria consegue otimizar o armazenamento em 30% a 70% ajustando dinamicamente a taxa de compressão, mas apresenta limitações evidentes: o reconhecimento com base nos estados dinâmico e estático dos objetos tende a identificar incorretamente objetos dinâmicos não críticos (como folhas agitadas pelo vento ou aves), e alterações na iluminação também podem afetar o desempenho. É adequada apenas para cenários estáticos simples, como armazéns e corredores.

A tecnologia de codificação Guanlan da Hikvision integra a capacidade avançada de compreensão profunda do modelo grande Guanlan com a tecnologia de segmentação em nível de pixel, construindo um sistema de otimização de ponta a ponta baseado em "reconhecimento inteligente, segmentação precisa de ROI, codificação diferenciada", alcançando uma colaboração dual entre eficiência de armazenamento e qualidade de imagem.

Dados reais de testes: melhoria significativa na eficiência de armazenamento

Apoio de modelo grande, atualização digital inteligente

Com o suporte do nosso modelo visual autodesenvolvido Guanlan, podemos analisar com precisão alvos-chave de alto valor, como pessoas, veículos e veículos não motorizados. A precisão de reconhecimento é significativamente superior à dos algoritmos tradicionais e permite o reconhecimento simultâneo de até 64 alvos.

Ao utilizar a tecnologia refinada de segmentação de proteção ROI, o alvo em primeiro plano e a área de fundo são separados com precisão: o primeiro plano emprega codificação convencional para garantir detalhes completos; o fundo aplica compressão eficiente para reduzir o uso de armazenamento; por fim, são gerados fluxos de bits conformes aos padrões, equilibrando qualidade de imagem e eficiência. Sob a premissa de garantir qualidade comparável da área não-alvo tanto para humanos quanto para máquinas, a taxa de bits pode ser reduzida em 20% a 90%.

Percepção de cena, adaptando-se dinamicamente a toda a cena

A tecnologia de codificação da Hikvision Guanlan baseia-se na "percepção de cena" e constrói um sistema inteligente de codificação dinamicamente adaptado, com base na operação coordenada da percepção dinâmica e estática:

· Percepção dinâmica: captura em tempo real da amplitude de movimento da cena e da densidade de detalhes, alocando recursos conforme a percentagem da taxa de bits máxima (MaxBps) para garantir qualidade de imagem sem perdas em cenas complexas.

· Percepção estática: utiliza-se codificação de quadros repetidos para imagens estáticas ou de baixa dinâmica, com apenas algumas dezenas de bytes por quadro, otimizando ao máximo os custos de armazenamento.

Tomando como exemplo as cenas de entrada e saída do parque: restauração de detalhes com alta taxa de bits durante o horário de pico matutino, equilíbrio de 50% entre qualidade de imagem e eficiência à noite e compressão de 10% nas primeiras horas da manhã para maximizar a economia de armazenamento. Ao adaptar-se dinamicamente à complexidade da cena, é possível alcançar uma alocação precisa dos recursos de codificação.

Codificação Guanlan: economiza dinheiro, eletricidade e espaço

Com uma escala de 2000 rotas em 1080P@2Mbps, tomando como exemplo o armazenamento de 90 dias, o esquema de codificação Guanlan alcança uma redução de 60% no número de discos rígidos, uma redução de 60% no espaço do data center e uma redução de 50% nas contas de eletricidade em cinco anos, reduzindo significativamente os custos do projeto e alcançando verdadeiramente a "redução de custos sem redução de eficiência".

Da implementação do aprendizado profundo à aplicação de dados totalmente estruturados e, posteriormente, ao lançamento da tecnologia de codificação Guanlan, a Hikvision continua comprometida com a missão de "fazer com que os vídeos gerem maior valor" e promove a evolução da indústria de segurança, passando da "gravação passiva" para a "inteligência ativa". Ao integrar profundamente IA e codificação, os dados de vídeo podem ser transformados de "redundância maciça" para "precisão e eficiência", injetando novo impulso na atualização inteligente de milhares de setores.

Atualmente, a tecnologia de codificação Guanlan já foi aplicada aos produtos front-end e back-end da Hikvision e será lançada em breve. Fique atento!