Новая технология кодирования Hikvision Guanlan решает проблему хранения данных и раскрывает основную ценность видеозаписей

Видео стало основой данных для обеспечения безопасности и принятия операционных решений. Однако за потоком данных скрывается «проблема хранения»: исследования показывают, что около 70 % видеозаписей с систем наблюдения представляют собой неподвижные или малоценные изображения, и их смешивание с полезным контентом не только приводит к неоправданному расходу ресурсов хранения, но и увеличивает совокупные затраты на закупку оборудования и эксплуатацию центров обработки данных.

Будучи движущей силой технологической эволюции индустрии безопасности, Hikvision на протяжении более чем 20 лет последовательно задаёт вектор инноваций в отрасли, опираясь на принцип «раскрытия фундаментальной ценности видеоданных». Недавно представленная новая технология кодирования Guanlan, основанная на глубоком понимании отраслевых потребностей и точной логике кодирования с применением ИИ, разрушает устоявшееся отраслевое ограничение: «качество изображения и эффективность хранения не могут быть достигнуты одновременно», предлагая решения по оптимизации хранения данных, которые «снижают затраты без потери эффективности» для тысяч отраслей.

Технический багаж: более 20 лет практического опыта реализации проектов позволили сформировать ключевые компетенции

Исследование Hikvision ценности видеоданных выросло из многолетней технологической эволюции и практического опыта реализации проектов:

В 2015 году мы первыми интегрировали алгоритмы глубокого обучения во фронтальные устройства, положив начало эпохе ИИ в сфере безопасности.

В 2017 году была запущена трёхуровневая архитектура облачной платформы ИИ, которая устранила проблемы «разрозненных вычислительных мощностей и недостаточного взаимодействия» и обеспечила надёжную поддержку внедрения технологий ИИ.

В 2018 году была запущена открытая платформа ИИ, призванная помочь заказчикам без опыта работы с алгоритмами в разработке специализированных отраслевых алгоритмов, способствуя глубокой интеграции технологий видеовосприятия и промышленных применений.

В 2021 году компания Hikvision официально начала инвестиции в исследования и разработку большой языковой модели Guanlan, создав трёхуровневую систему «базовая модель — отраслевые решения — конкретные задачи» и укрепив основу алгоритмов понимания видео.

От базового восприятия «видимого» к точной визуализации «видимого», а затем — к глубокой интерпретации «понятного»: ключевая эволюция Hikvision сосредоточена на пяти измерениях:

· Переход от структурированных меток изображений к глубокому семантическому пониманию видео.

·Переход от модели распознавания одного сценического признака к крупной визуальной мультимодальной модели.

·Переход от распределённых вычислительных мощностей на стороне конечных устройств к развертыванию масштабных вычислительных мощностей на стороне облака и периферийных узлов.

·Расширение возможностей распознавания: от ключевых объектов, таких как люди и автомобили, до охвата малораспространённых объектов из всех категорий.

·Модернизация фильтрации на основе меток до семантического мультимодального взаимодействия «человек—машина».

На протяжении многих лет компания Hikvision обслуживала миллионы клиентов по всему миру и активно участвовала во всех сферах применения — транспорт, финансы, промышленные парки, здравоохранение. Именно такая технологическая эволюция, возникающая из практики и предназначенная для практики, заложила прочный фундамент для создания технологии кодирования Guanlan.

Технологическое обновление: ИИ-усиление преодолевает узкие места

Основная традиционная технология кодирования в отрасли позволяет оптимизировать хранение на 30–70 % за счёт динамической регулировки степени сжатия, однако у неё имеются очевидные ограничения: распознавание на основе динамических и статических состояний объектов склонно к ошибочному выявлению некритичных динамических объектов (например, листьев, колышущихся на ветру, птиц и т. п.), а также изменения освещённости могут негативно влиять на результат. Эта технология подходит лишь для простых статических сцен, таких как склады и коридоры.

Технология кодирования Guanlan от Hikvision объединяет способность крупной модели Guanlan к глубокому пониманию с технологией сегментации на уровне пикселей, создавая полноценную систему оптимизации по принципу «интеллектуальное распознавание — точная сегментация ROI — дифференцированное кодирование», обеспечивая двойное взаимодействие между эффективностью хранения и качеством изображения.

Фактические данные испытаний: значительное повышение эффективности хранения

Поддержка большой модели, цифровая и интеллектуальная модернизация

При поддержке нашей самостоятельно разработанной визуальной модели Guanlan мы можем точно анализировать высокозначимые ключевые объекты, такие как люди, транспортные средства и немоторизованные транспортные средства. Точность распознавания значительно повышена по сравнению с традиционными алгоритмами, а также обеспечивается одновременное распознавание до 64 объектов.

С использованием усовершенствованной технологии сегментации защиты ROI точечные объекты переднего плана и фоновая область чётко разделяются: для объектов переднего плана применяется обычное кодирование, гарантирующее полную сохранность деталей; фон подвергается эффективному сжатию для снижения объёма хранимых данных; в итоге формируются соответствующие стандартам битовые потоки, обеспечивающие оптимальный баланс между качеством изображения и эффективностью. При условии обеспечения сопоставимого качества фона (вне зоны интереса) как для человека, так и для машины, можно сэкономить битрейт на 20–90 %.

Восприятие сцены с динамической адаптацией ко всей сцене

Технология кодирования Hikvision Guanlan основана на «восприятии сцены» и создаёт динамически адаптируемую интеллектуальную систему кодирования, опираясь на согласованную работу динамического и статического восприятия:

· Динамическое восприятие: реальное время захвата амплитуды движения сцены и плотности деталей, распределение ресурсов в соответствии с процентом максимальной скорости передачи данных (MaxBps) для обеспечения безпотерянного качества изображения в сложных сценах.

· Статическое восприятие: при неподвижных или малодинамичных изображениях применяется кодирование повторяющихся кадров — всего несколько десятков байтов на кадр, что максимизирует оптимизацию затрат на хранение.

В качестве примера — сцены входа и выхода из парка: высокая скорость передачи данных для восстановления деталей в часы утреннего пикового трафика, баланс качества изображения и эффективности на уровне 50 % ночью и сжатие до 10 % в ранние утренние часы для максимальной экономии объёма хранилища. Благодаря динамической адаптации к сложности сцены достигается точное распределение ресурсов кодирования.

Кодирование Guanlan: экономия денег, электроэнергии и места

При масштабе 2000 маршрутов и качестве изображения 1080P при битрейте 2 Мбит/с, например, при хранении данных в течение 90 дней по сравнению с традиционным кодированием схема кодирования Guanlan обеспечивает сокращение количества жёстких дисков на 60 %, сокращение занимаемого центром обработки данных пространства на 60 % и снижение расходов на электроэнергию за пятилетний период на 50 %. Это существенно снижает стоимость проекта и действительно позволяет достичь цели «снижения затрат без потери эффективности».

От внедрения глубокого обучения до применения полностью структурированных данных и последующего выпуска технологии кодирования Guanlan компания Hikvision последовательно остаётся приверженной девизу «сделать видео более ценными» и способствует эволюции отрасли безопасности от «пассивной записи» к «активному интеллекту». Глубокая интеграция ИИ и технологий кодирования позволяет преобразовать видеоданные из состояния «массовой избыточности» в состояние «точности и эффективности», придавая новый импульс интеллектуальной модернизации тысяч отраслей.

В настоящее время технология кодирования Guanlan уже применяется в продуктах Hikvision для фронтенда и бэкенда и скоро будет представлена. Следите за новостями!