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??低曈^瀾編碼新技術(shù):破解存儲困局 釋放視頻核心價(jià)值

2026-01-05 20:58  來源:證券日報(bào)網(wǎng)

    超高清攝像頭已廣泛覆蓋城市交通、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、商業(yè)綜合體等場景,視頻成為安防防控與運(yùn)營決策的核心數(shù)據(jù)基座。但數(shù)據(jù)洪流背后暗藏“存儲困局”:調(diào)研顯示,約70%的監(jiān)控視頻為靜止或低價(jià)值畫面,與有效內(nèi)容混存不僅造成存儲資源浪費(fèi),更推高了硬件采購與機(jī)房運(yùn)維的綜合成本。

    作為安防行業(yè)技術(shù)演進(jìn)推動者,??低暥嗄陙硪?ldquo;挖掘視頻核心價(jià)值”為錨點(diǎn),持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)創(chuàng)新。近日發(fā)布的觀瀾編碼新技術(shù),憑借對行業(yè)的深刻洞察與AI驅(qū)動的精準(zhǔn)編碼邏輯,打破“畫質(zhì)與存儲效率不可兼得”的行業(yè)魔咒,為千行百業(yè)提供“降本不降效”的存儲優(yōu)化方案。

    技術(shù)積淀:實(shí)戰(zhàn)淬煉核心能力

    ??低晫σ曨l價(jià)值的挖掘源于多年來的技術(shù)迭代和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn):

    2015年率先將深度學(xué)習(xí)算法融入前端設(shè)備,開啟安防AI時代。

    2017年推出AI Cloud三級架構(gòu),破解“算力分散、協(xié)同不足”痛點(diǎn),為AI落地提供了有力支撐。

    2018年推出AI開放平臺,幫助零算法基礎(chǔ)客戶開發(fā)專屬行業(yè)算法,促進(jìn)視頻感知技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深度融合。

    2021年??低曊酵度胗^瀾大模型研發(fā),構(gòu)建“基礎(chǔ)-行業(yè)-任務(wù)”三級體系,筑牢視頻理解算法根基。

    從“看得見”的基礎(chǔ)感知到“看得清”的精準(zhǔn)呈現(xiàn),再到“看得懂”的深度解讀,??低暤暮诵倪M(jìn)化聚焦五大維度:從圖像結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽升級為視頻深度語義理解;從單場景判別式模型迭代為視覺多模態(tài)大模型;從端側(cè)分布式算力轉(zhuǎn)向云邊側(cè)規(guī)?;懔Σ渴?;從人、車等核心目標(biāo)識別拓展至全品類長尾物體覆蓋;從標(biāo)簽式篩選升級為語義化人機(jī)多模態(tài)交互。

    多年來,??低暦?wù)全球數(shù)百萬客戶,深耕交通、金融、園區(qū)、醫(yī)療等全場景。正是這種“源于實(shí)踐、用于實(shí)踐”的技術(shù)迭代,為觀瀾編碼技術(shù)的誕生奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

    技術(shù)升級:AI賦能打破瓶頸

    行業(yè)主流的傳統(tǒng)編碼或壓縮技術(shù),雖能通過動態(tài)調(diào)整壓縮力度實(shí)現(xiàn)30%~70%的存儲優(yōu)化,但存在明顯局限:基于物體動靜狀態(tài)的識別易誤判非關(guān)鍵動態(tài)物體(如風(fēng)吹樹葉、飛鳥等),光線變化也會影響效果,僅適用于倉庫、樓道等簡單靜止場景。

    海康威視觀瀾編碼新技術(shù)融合觀瀾大模型深度理解能力與像素級分割技術(shù),構(gòu)建“智能識別-精準(zhǔn)ROI分割-差異化編碼”全鏈路優(yōu)化體系,實(shí)現(xiàn)存儲與畫質(zhì)的雙重協(xié)同。

    實(shí)測數(shù)據(jù):存儲效率顯著提升

    智能識別,精準(zhǔn)差異化編碼

    在自研觀瀾視覺大模型的加持下,可對人、車、非機(jī)動車等高價(jià)值關(guān)鍵目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)解析,識別準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)算法大幅提升,最高可同時支持64個目標(biāo)的識別。

    通過精細(xì)化ROI保護(hù)分割技術(shù),精確分離前景目標(biāo)與背景區(qū)域:前景采用常規(guī)編碼保障細(xì)節(jié)完整,背景實(shí)施高效壓縮降低存儲占用,最終輸出符合標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)碼流,兼顧畫質(zhì)與效率。在保證人機(jī)非目標(biāo)質(zhì)量相當(dāng)?shù)那疤嵯?,碼率節(jié)省20%—90%。

    場景感知,動態(tài)適配全場景

    ??低曈^瀾編碼技術(shù)以“場景感知”為核心,構(gòu)建動態(tài)適配的智能編碼體系,依托動態(tài)與靜態(tài)感知協(xié)同運(yùn)作。動態(tài)感知,即實(shí)時捕捉場景運(yùn)動幅度與細(xì)節(jié)密度,按最大碼率MaxBps百分比分配資源,保障復(fù)雜場景畫質(zhì)無損;靜態(tài)感知,則是對靜止或低動態(tài)畫面采用重復(fù)幀編碼,單幀僅需幾十字節(jié),最大化優(yōu)化存儲成本。

    以地鐵場景為例:早高峰滿碼率還原細(xì)節(jié),晚間50%壓縮平衡畫質(zhì)與效率,凌晨10%壓縮最大化存儲。通過場景復(fù)雜度動態(tài)適配,實(shí)現(xiàn)編碼資源精準(zhǔn)配置。

    觀瀾編碼,省錢省電省空間

    以2000路規(guī)模1080P@2Mbps,90天存儲為例,相較于傳統(tǒng)編碼,觀瀾智能編碼方案實(shí)現(xiàn)硬盤數(shù)量節(jié)省60%,機(jī)房空間節(jié)省60%,5年電費(fèi)節(jié)省50%,大幅降低項(xiàng)目成本,真正實(shí)現(xiàn)“降本不降效”。

    從深度學(xué)習(xí)落地到全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用,再到觀瀾編碼技術(shù)發(fā)布,??低暿冀K以“讓視頻產(chǎn)生更大價(jià)值”為初心,推動安防行業(yè)從“被動記錄”向“主動智能”演進(jìn)。通過AI與編碼的深度融合,讓視頻數(shù)據(jù)從“海量冗余”變?yōu)?ldquo;精準(zhǔn)高效”,為千行百業(yè)智能升級注入新動能。

    目前,觀瀾編碼技術(shù)已應(yīng)用于前后端產(chǎn)品,并將于近期進(jìn)行產(chǎn)品發(fā)布,敬請期待!

    (CIS)

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