Noua tehnologie de codificare Hikvision Guanlan rezolvă dilema stocării și eliberează valoarea esențială a video

Video-ul a devenit fundația de date de bază pentru prevenirea securității și luarea deciziilor operaționale. Dar în spatele acestei inundații de date se află o «dilemă a stocării»: cercetările arată că aproximativ 70% dintre videoclipurile de supraveghere conțin imagini statice sau de scăzută valoare, iar amestecarea acestora cu conținut relevant nu doar risipește resursele de stocare, ci crește și costul total al achiziționării echipamentelor hardware și al exploatării și întreținerii centrului de date.

Ca forță motrice din spatele evoluției tehnologice a industriei de securitate, Hikvision conduce în mod continuu inovația industrială de peste 20 de ani, având ca punct de referință «explorarea valorii esențiale a videoclipurilor». Noua tehnologie de codificare Guanlan, lansată recent, bazată pe înțelegeri profunde ale industriei și pe o logică precisă de codificare condusă de inteligența artificială, depășește blestemul industrial «calitatea imaginii și eficiența stocării nu pot fi obținute simultan» și oferă soluții de optimizare a stocării care «reduc costurile fără a reduce eficiența», pentru mii de industrii.

Acumulare tehnică: Peste 20 de ani de practică în proiecte au consolidat competențele cheie

Explorarea valorii video de către Hikvision provine din ani de iterații tehnologice și practică în proiecte:

În 2015, am fost primii care am integrat algoritmii de învățare profundă în dispozitivele din partea frontală, inaugurând era inteligenței artificiale în domeniul securității.

În 2017, a fost lansată arhitectura în trei niveluri AI Cloud, care a rezolvat punctele dureroase ale «puterii de calcul împrăștiate și colaborării insuficiente» și a oferit un sprijin puternic pentru implementarea tehnologiilor de inteligență artificială.

În 2018, a fost lansată o platformă deschisă de inteligență artificială pentru a ajuta clienții fără cunoștințe de algoritmi să dezvolte algoritmi industriali exclusivi, promovând integrarea profundă a tehnologiei de percepție video cu aplicațiile industriale.

În 2021, Hikvision a investit oficial în cercetarea și dezvoltarea modelului mare Guanlan, construind un sistem în trei niveluri «fundamental – industrial – orientat spre sarcini» și consolind bazele algoritmilor de înțelegere video.

De la percepția fundamentală a «vizibilului», trecând prin prezentarea precisă a «vizibilului», până la interpretarea profundă a «înțelegerii», evoluția centrală a Hikvision se concentrează pe cinci dimensiuni:

· Actualizare de la etichete structurate ale imaginilor la înțelegerea semantică profundă a videoclipurilor.

·Iterație de la un model discriminativ unic pentru scenă la un model vizual multimodal de mare dimensiune.

·Trecere de la puterea de calcul distribuită pe partea terminală la implementarea la scară largă a puterii de calcul pe partea de cloud-edge.

·Extindere de la recunoașterea obiectelor centrale, cum ar fi oamenii și mașinile, la acoperirea obiectelor din coada lungă din toate categoriile.

·Actualizare de la filtrarea bazată pe etichete la interacțiunea semantică om-mașină multimodală.

De mulți ani, Hikvision a servit milioane de clienți din întreaga lume și a fost implicată în profunzime în toate scenariile, inclusiv transport, finanțe, parcuri industriale și asistență medicală. Această iterație tehnologică, care provine din practică și este utilizată în practică, pune bazele solide pentru apariția tehnologiei de codificare Guanlan.

Actualizare tehnologică: Dezvoltarea prin IA depășește blocajele

Tehnologia tradițională de codificare predominantă din industrie poate obține o optimizare a stocării de 30 %–70 % prin ajustarea dinamică a forței de compresie, dar are limite evidente: recunoașterea bazată pe stările dinamice și statice ale obiectelor tinde să identifice greșit obiecte dinamice necritice (de exemplu, frunze mișcate de vânt, păsări etc.), iar modificările de iluminare pot afecta, de asemenea, rezultatul. Este potrivită doar pentru scene statice simple, cum ar fi depozitele și coridoarele.

Tehnologia de codificare Guanlan a Hikvision integrează capacitatea de înțelegere profundă a modelului mare Guanlan cu tehnologia de segmentare la nivel de pixel, construind un sistem de optimizare complet pe întreaga cale: «recunoaștere inteligentă → segmentare precisă ROI → codificare diferențiată», realizând o colaborare duală între stocare și calitatea imaginii.

Date reale din teste: îmbunătățire semnificativă a eficienței stocării

Asistență oferită de un model mare, actualizare digital-inteligentă

Cu sprijinul modelului vizual Guanlan, dezvoltat intern, putem analiza cu precizie obiective cheie de înaltă valoare, cum ar fi oamenii, vehiculele și vehiculele nemotorizate. Precizia de recunoaștere este semnificativ îmbunătățită comparativ cu algoritmii tradiționali și poate susține recunoașterea simultană a până la 64 de obiective.

Prin utilizarea tehnologiei rafinate de segmentare a protecției ROI, obiectul din prim-plan și zona din fundal sunt separat cu precizie: obiectul din prim-plan utilizează codificarea convențională pentru a asigura integritatea detaliilor, iar fundalul aplică o compresie eficientă pentru reducerea consumului de spațiu de stocare; în final, se generează fluxuri de biți conforme standardelor, echilibrând calitatea imaginii și eficiența. Pe baza menținerii unei calități comparabile a zonelor non-obiectiv între perceputul uman și cel mașinal, debitul de biți poate fi redus cu 20%–90%.

Percepția scenei, adaptându-se dinamic întregii scene

Tehnologia de codificare Hikvision Guanlan se bazează pe «percepția scenei» și creează un sistem inteligent de codificare adaptat dinamic, bazat pe funcționarea coordonată a percepției dinamice și statice:

· Percepție dinamică: capturarea în timp real a amplitudinii mișcării scenei și a densității detaliilor, alocând resursele în funcție de procentul din debitul maxim de biți (MaxBps) pentru a asigura calitatea fără pierderi a imaginii în scene complexe.

· Percepție statică: se folosește codificarea cadrelor repetitive pentru imagini statice sau cu mișcare redusă, consumând doar câteva zeci de octeți pe cadru, pentru o optimizare maximă a costurilor de stocare.

Luând ca exemplu scenele de intrare și ieșire din parc: restaurarea detaliilor cu debit ridicat în orele de vârf dimineața, un echilibru de 50 % între calitatea imaginii și eficiență în timpul nopții și o compresie de 10 % în primele ore ale dimineții pentru economisirea maximă a spațiului de stocare. Prin adaptarea dinamică la complexitatea scenei, se poate realiza o alocare precisă a resurselor de codificare.

Codificare Guanlan, economisind bani, energie electrică și spațiu

Cu o scală de 2000 de rute, 1080P@2Mbps; luând ca exemplu stocarea pe 90 de zile, schema de codificare Guanlan realizează o reducere cu 60 % a numărului de unități de disc fix, o reducere cu 60 % a spațiului din centrele de date și o reducere cu 50 % a facturilor de electricitate pe o perioadă de 5 ani, diminuând în mod semnificativ costurile proiectului și realizând cu adevărat «reducerea costurilor fără scăderea eficienței».

De la implementarea învățării profunde până la aplicarea datelor complet structurate și apoi la lansarea tehnologiei de codificare Guanlan, Hikvision continuă să se dedice principiului «transformarea videoclipurilor într-o sursă de valoare sporită» și promovează evoluția industriei de securitate de la «înregistrare pasivă» la «inteligentă activă». Prin integrarea profundă a inteligenței artificiale și a codificării, datele video pot fi transformate de la «redundanță masivă» la «precizie și eficiență», oferind un nou impuls modernizării inteligente a mii de industrii.

În prezent, tehnologia de codificare Guanlan a fost aplicată produselor front-end și back-end ale Hikvision și va fi lansată în curând. Urmează să vă informăm!