Нова технологија кодирања Хиквизија Гуанлана решава дилему складиштења и ослобађа основне вредности видео снимка

Видео је постао основна база података за спречавање безбедности и доношење оперативних одлука. Али иза поплаве података лежи "дилема складиштења": истраживање показује да је око 70% видео снимка са надзора сталне или нисковредне слике, а мешање њих са ефикасним садржајем не само да губи ресурсе за складиштење, већ и повећава свеобухватне трошкове куповине хардвера и опера

Као покретачка сила иза технолошке еволуције индустрије безбедности, Хиквизион је више од 20 година континуирано водећи иновације у индустрији са оцрном тачком "истраживања основне вредности видео снимка". Недавно објављена нова технологија за кодирање Гуанлана, са дубоким увидом у индустрију и прецизном логиком кодирања подстакљеном вештачком интелигенцијом, крши проклетину индустрије "квалитет слике и ефикасност складиштења не могу се постићи истовремено" и пружа решења за оптимизацију

Техничка акумулација: Више од 20 година пројектне праксе оштрило је основне компетенције

Истраживање Хиквизије о вредности видео снимка потиче из година технолошке итерације и праксе пројекта:

2015. године, први смо интегрисали алгоритме дубоког учења у фронт-енд уређаје, уводећи еру безбедности АИ.

2017. године лансирана је три низа архитектуре АИ облака, која је решила болне тачке "распрснуте рачунарске снаге и недовољне сарадње" и пружила снажну подршку за имплементацију АИ.

2018. године покренула се отворена платформа за вештачку интелигенцију која ће помоћи корисницима заснованим на нултом алгоритму у развоју ексклузивних индустријских алгоритама, промовишући дубоку интеграцију технологије видео перцепције и индустријских апликација.

Године 2021. Хиквизија је званично уложила у истраживање и развој Гуанланског великог модела, изградивши три нивоа система "задака индустрије темеља" и консолидирајући темеље алгоритама за разумевање видео снимка.

Од основне перцепције "видивог" до прецизног представљања "видивог", а затим до дубоке интерпретације "разбираног", основна еволуција Хиквизија фокусира се на пет димензија:

·Напређење од слика структурисаних ознака на видео дубоко семантично разумевање.

·Итерација од једног дискриминативног модела сцене на визуелни мултимодални велики модел.

·Прелазак од дистрибуиране рачунарске снаге на страни краја на широкомасштабно распоређивање рачунарске снаге на страни облака.

·Проширити од препознавања основних циљева као што су људи и аутомобили до покривања дугих репа објеката у свим категоријама.

·Напређење од филтрирања заснованог на ознакама на семантичку мултимодалну интеракцију човека и машине.

Хиквизија је годинама служила милионима клијената широм света и била је дубоко укључена у све сценарије укључујући транспорт, финансије, индустријске паркове и здравствену заштиту. То је ова технолошка итерација која потиче из праксе и користи се за праксу, постављајући чврсту основу за рођење технологије кодирања Гуанлана.

Технолошка надоградња: Осигурање ИИ-а прелаже углице

Традиционална технологија кодирања у индустрији може постићи оптимизацију складиштења од 30% ~ 70% динамичким прилагођавањем снаге компресије, али има очигледна ограничења: препознавање засновано на динамичким и статичким стањима објеката је склоно погрешно идентификовању некритичних динамичких објеката (као што су листови, Погодан је само за једноставне статичне сцене као што су складишта и ходници.

Хиквизион-ова технологија кодирања Гуанлана интегрише дубоку способност разумевања Гуанлана великог модела са технологијом сегментације на нивоу пиксела како би изградила комплетан систем оптимизације ланца "интелигентног препознавања тачног ROI сегментације диференцираног кодирања", постижући

Фактични подаци из испитивања: значајно побољшање ефикасности складиштења

Помоћ за велики модел, унапређење дигиталне интелигенције

Уз подршку нашег саморазвијеног визуелног модела Гуанлана, можемо прецизно анализирати кључне циљеве велике вредности као што су људи, возила и немоторизована возила. Точност препознавања је значајно побољшана у поређењу са традиционалним алгоритмама и може подржавати препознавање до 64 мета истовремено.

Користећи рафинирану технологију сегментације заштите од РОИ-а, мета на првом плану и подручје позадине су прецизно одвојене: на првом плану се користи конвенционално кодирање како би се осигурали потпуни детаљи, позадина спроводи ефикасну компресију како би се смањила употреба складишта На основу обезбеђивања упоређивог квалитета који није циљ између људи и машина, брзина бита може се уштедети за 20% до 90%.

Перцепција сцене, динамички се прилагођава целој сцени

Хиквизион Гуанлан-ова технологија кодирања се заснива на "препознавању сцене" и гради динамички прилагођени интелигентан систем кодирања, ослањајући се на координирано функционисање динамичке и статичке перцепције:

·Динамичка перцепција: У реалном времену снимање амплитуде покрета сцене и густине детаља, алоирање ресурса према максималном проценту битреат МаксБпс како би се осигурао квалитет слике без губитка у сложеним сценим.

·Статичка перцепција: Кодирање поновљених кадрова се користи за сталне или ниско динамичне слике, са само неколико десетина бајтова по кадру, што максимизује оптимизацију трошкова складиштења.

Узмимо улаз и излаз у парк као пример: висока реставрација детаља током јутарњег рупха, 50% баланса квалитета слике и ефикасности ноћу и 10% компресије рано ујутру како би се максимизирала штедња складишта. Динамично прилагођавањем сложености сцене, може се постићи прецизна расподела кодирања.

Гуанлан кодирање, штедња новца, електричне енергије и простора

Са скалом од 2000 рута 1080П @ 2МБП узимајући 90 дана складиштења као пример, у поређењу са традиционалним кодирањем, Гванлан кодирање шема постиже 60% смањење броја хард дискова, 60% смањење простора у центру за податке, и 50% смањење на 5 година рачуна за електричну

Од имплементације дубоког учења до примене потпуно структурираних података, а затим до објављивања технологије кодирања Гуанлана, Хиквизион се и даље посвећује "радењу видео снимка који генеришу већу вредност" и промовисању еволуције индустрије безбедности од "пасивног снимања" Дубоко интегрисањем вештачке интелигенције и кодирања, видео подаци се могу трансформисати из "масивне редунанције" у "прецизност и ефикасност", додајући нови подстицај интелигентној надоградњи хиљада индустрија.

Тхеологија кодирања Гуанлана је тренутно примењена на предње и задње производе Хиквизија и биће објављена ускоро. Останите са нама!