Нова технологія кодування Hikvision Guanlan вирішує проблему зберігання й розкриває основну цінність відео

Відео стало основою даних для забезпечення безпеки та прийняття оперативних рішень. Але за потоком даних ховається «проблема зберігання»: дослідження показують, що близько 70 % наглядових відеозаписів — це нерухомі або малоцені зображення, і їхнє змішування з ефективним вмістом не лише марнує ресурси зберігання, а й підвищує загальні витрати на закупівлю апаратного забезпечення та експлуатацію й технічне обслуговування центрів обробки даних.

Як рушійна сила технологічної еволюції галузі безпеки, Hikvision протягом понад 20 років постійно очолює інновації в галузі, спираючись на принцип «дослідження основної цінності відео». Недавно представлена нова технологія кодування Guanlan, заснована на глибокому розумінні галузі та точній логіці кодування, що керується ШІ, розриває галузеве «прокляття»: «якість зображення й ефективність зберігання не можуть бути досягнуті одночасно», і надає рішення для оптимізації зберігання, які «знижують витрати без зниження ефективності» для тисяч галузей.

Технічне накопичення: Понад 20 років практичної роботи над проектами вдосконалило ключові компетенції.

Дослідження Hikvision цінності відео виходить із років технологічної ітерації та практичної роботи над проектами:

У 2015 році ми першими інтегрували алгоритми глибокого навчання у пристрої передньої лінії, що започаткувало епоху ШІ в галузі безпеки.

У 2017 році було запроваджено трирівневу архітектуру AI Cloud, що вирішила проблеми «розсіяної обчислювальної потужності та недостатньої співпраці» й забезпечила потужну підтримку реалізації технологій ШІ.

У 2018 році було запущено відкриту платформу ШІ для допомоги клієнтам без досвіду розробки алгоритмів у створенні спеціалізованих галузевих алгоритмів, що сприяло глибокій інтеграції технологій відеосприйняття та промислових застосувань.

У 2021 році компанія Hikvision офіційно інвестувала в дослідження та розробку великої мовної моделі Guanlan, створивши трирівневу систему «фундамент — галузь — завдання» й закріпивши основи алгоритмів розуміння відео.

Від базового сприйняття «видимого» до точного представлення «видимого», а потім — до глибокого тлумачення «зрозумілого»: основна еволюція Hikvision зосереджена на п’яти вимірах:

· Оновлення від структурованих міток зображень до глибокого семантичного розуміння відео.

·Перехід від односценової дискримінативної моделі до великої візуальної багатомодальної моделі.

·Перехід від розподіленої обчислювальної потужності на стороні пристрою до розгортання масштабної обчислювальної потужності на стороні хмарного краю.

·Розширення сфери розпізнавання від ключових об’єктів, таких як люди та автомобілі, до охоплення малопоширених об’єктів у всіх категоріях.

·Оновлення від фільтрації за мітками до семантичної багатомодальної взаємодії «людина–машина».

Протягом багатьох років компанія Hikvision обслуговує мільйони клієнтів по всьому світу й глибоко інтегрована в різноманітні сценарії — транспорт, фінанси, промислові парки та охорона здоров’я. Саме така технологічна еволюція, що виникає з практики й призначена для практики, заклала міцну основу для створення технології Guanlan.

Технологічне оновлення: штучний інтелект надає можливості, що долають обмеження

Традиційна технологія кодування, що є загальноприйнятою в галузі, може забезпечити оптимізацію зберігання на 30–70 % шляхом динамічної адаптації ступеня стиснення, але має очевидні обмеження: розпізнавання на основі динамічних і статичних станів об’єктів схильне до помилкового визначення не ключових динамічних об’єктів (наприклад, листя, яке коливається на вітрі, птахи тощо), а також зміни освітлення можуть впливати на ефективність. Ця технологія підходить лише для простих статичних сцен, наприклад, складів та коридорів.

Технологія кодування Guanlan компанії Hikvision поєднує глибокі можливості розуміння великої моделі Guanlan із технологією сегментації на рівні пікселів, щоб створити повністю інтегровану систему оптимізації за принципом «інтелектуальне розпізнавання → точна сегментація ROI → диференційоване кодування», забезпечуючи двосторонню співпрацю між ефективністю зберігання та якістю зображення.

Фактичні дані тестування: значне покращення ефективності зберігання

Підтримка великої моделі, цифрове й інтелектуальне оновлення

З підтримкою нашої власноруч розробленої візуальної моделі Guanlan ми можемо точно аналізувати високоприоритетні ключові об’єкти, такі як люди, транспортні засоби та немоторизовані транспортні засоби. Точність розпізнавання значно покращена порівняно з традиційними алгоритмами, а також забезпечує розпізнавання до 64 об’єктів одночасно.

Використовуючи вдосконалену технологію сегментації захисту ROI, передній план і фонову область точно розділяють: для переднього плану застосовується звичайне кодування, щоб забезпечити повну деталізацію, тоді як для фону реалізована ефективна стиснення для зменшення використання сховища; на завершення виводяться стандартизовані бітстріми, що забезпечують оптимальний баланс між якістю зображення та ефективністю. За умови забезпечення порівняльної якості невідповідних об’єктів для людини й машини, швидкість передачі даних може бути зменшена на 20–90 %.

Сприйняття сцени з динамічною адаптацією до всієї сцени

Технологія кодування Hikvision Guanlan базується на «сприйнятті сцени» й створює інтелектуальну систему кодування з динамічною адаптацією, що спирається на узгоджену роботу динамічного й статичного сприйняття:

· Динамічне сприйняття: реальний час захоплення амплітуди руху сцени та щільності деталей із виділенням ресурсів відповідно до відсотка максимальної бітрейту (MaxBps), щоб забезпечити безвтратну якість зображення в складних сценах.

· Статичне сприйняття: для нерухомих або малорухомих зображень застосовується кодування повторюваних кадрів, де на кожен кадр витрачається лише кілька десятків байтів, що максимізує оптимізацію витрат на зберігання.

Наприклад, для сцен входу й виходу з парку: високий бітрейт для відновлення деталей під час ранкового пік-навантаження, баланс якості зображення й ефективності на рівні 50 % вночі та стиснення на 10 % вранці, щоб максимізувати економію місця для зберігання. Динамічна адаптація до складності сцени дозволяє точно розподіляти ресурси кодування.

Кодування Guanlan — економія грошей, електроенергії та простору

З урахуванням масштабу 2000 маршрутів із роздільною здатністю 1080P при бітрейті 2 Мбіт/с, наприклад, для 90-денного зберігання схема кодування Guanlan порівняно з традиційним кодуванням забезпечує скорочення кількості жорстких дисків на 60 %, скорочення площі дата-центру на 60 % та скорочення рахунків за електроенергію протягом 5 років на 50 %, що значно знижує витрати на проекти й справді реалізує принцип «зниження витрат без втрати ефективності».

Від впровадження глибокого навчання до застосування повністю структурованих даних і далі до запуску технології кодування Guanlan компанія Hikvision постійно прагне до реалізації місії «зробити відео більш цінними» та сприяє еволюції галузі охорони від «пасивного запису» до «активного інтелекту». Глибока інтеграція штучного інтелекту та кодування дозволяє перетворити відеодані з «масивної надлишковості» на «точність і ефективність», надаючи новий імпульс інтелектуальному оновленню тисяч галузей.

Наразі технологія кодування Guanlan застосовується у передніх і тилових продуктах Hikvision і з’явиться незабаром. Слідкуйте за новинами!